音樂辨識

機器學習模型將使用者哼出的旋律轉變成一連串數字，再將這串數字與Google從全球蒐集的歌曲進行比對找出相符的音樂

聲音搜尋要比對的音樂資料庫非常龐大，因而增加了錯誤預測機率，Google用伺服器端不受限制的運算以及儲存資源，增加卷積神經網路大小以彌補這個缺點。