探索音乐新维度:Spotify 歌词API
2024-05-24 22:58:47作者:董宙帆
在享受音乐的同时,是否曾想过能即时获取歌词以更深入地理解歌曲的情感和故事呢?现在,有一个开源项目可以帮你实现这一梦想——Spotify Lyrics API。这是一个由PHP构建的RESTful API,它连接到Spotify并通过Musixmatch提供实时同步的歌词服务。
项目简介
Spotify Lyrics API 是一个轻量级且高效的工具,允许开发人员通过简单地发送HTTP请求来获取Spotify音乐的歌词。这个API支持从URL或Track ID获取歌词,并可选择ID3或LRC格式输出。尽管可能违反Spotify的服务条款,但如果你打算用于个人项目或者非商业用途,那么这个API将是一个不错的探索音乐的新方式。
项目技术分析
该项目基于PHP 8.1以上版本,利用了Composer进行依赖管理,确保了代码的稳定性和兼容性。API的设计遵循REST原则,易于理解和集成到你的应用中。与Musixmatch的对接使得它可以提供时间同步的歌词数据,为用户带来更加沉浸式的体验。
应用场景
- 自定义音乐播放器: 在你的自定义Spotify播放器中添加歌词展示功能。
- 社交分享: 让用户在分享歌曲时一并分享歌词,增强互动体验。
- 健身或冥想应用: 将歌词与运动或放松节奏同步,提升用户体验。
- 音乐教育: 用于教学或学习歌词,帮助理解歌曲含义。
项目特点
- 多格式支持: 提供ID3和LRC两种格式的歌词,适应不同的显示需求。
- 简单易用: 只需通过GET请求传递trackid或URL即可获取歌词,无需复杂的认证流程。
- 时间同步: 支持线性同步(LINE_SYNCED)的歌词,让歌词随着音乐流动。
- 命令行版本: 还提供了命令行版本的工具——syrics,适用于快速测试和调试。
安装和使用
只需一行命令,就可以通过Composer将Spotify Lyrics API添加到你的项目中:
composer require akashrchandran/spotify-lyrics-api
然后,使用GET请求与参数进行歌词查询:
https://spotify-lyric-api-984e7b4face0.herokuapp.com/?trackid=<TRACK_ID>&format=<FORMAT>
或者:
https://spotify-lyric-api-984e7b4face0.herokuapp.com/?url=<SPOTIFY_URL>&format=<FORMAT>
其中 <TRACK_ID> 和 <SPOTIFY_URL> 分别是Spotify歌曲的Track ID或URL,而 <FORMAT> 可选“id3”或“lrc”。
通过以上信息,你可以轻松将Spotify Lyrics API整合到你的应用中,带给用户无与伦比的音乐体验。赶紧行动起来,让美妙的歌词陪伴每一次的音乐旅程!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1