基于倒谱分析的实时广播音频相似度快速比对算法

为了解决广播音频中经常存在噪声干扰和时间延迟导致音频比对结果不准确的问题,提出具有延时自适应意识的音频比对算法。针对常用算法中测量音频特征距离抗噪性能差的不足,采用倒谱对两音频的混合信号分析,并利用倒谱对功率谱中的等距离频率成分有很强的分辨能力这一特性来进行自适应延时估计和比对;为比对不同情况的两音频都可得到准确的相似度,提出对其中一音频加入短延时,再将两音频叠加混合后做倒谱分析;并根据加入不同短延时的效果选择出最优短延时,进一步提升算法性能。使用真实广播不同节目中截取出来的多个音频,在无噪声和不同信噪比加性高斯白噪声条件下,通过仿真实验评估了所提出算法的性能,比较了不同信噪比下的延时估计结果和音频相似度。实验结果证明,所提出方法的延时估计结果和比对结果优于现有算法,在低信噪比(SNR=2 dB)下,也可以达到90.36%的音频比对匹配精度,且计算速度能够达到实时比对的要求。

基于子带处理与Volterra自适应滤波的广播音频信号相似性检测方法

由于广播节目受众广,影响力大,其播控要求高,对错播、插播、漏播等异常播出情况容忍度低。针对广播节目播出实时监测问题,本文提出了一种快速的广播音频信号相似性检测方法。该方法计算Pearson相关系数来判别两广播音频信号是否相似。然后,为了抵消编解码器、收发设备及传输信道的影响,应用自适应Volterra滤波器来处理信号。最后,用子带分解技术将全频带信号分解为子带信号,并仅对功率最高的子带进行分析预处理,以降低计算量。实验结果表明,在考虑了真实的传输影响后,通过不同条件的比较,该方法具有良好的检测准确度,且计算量较小,可以满足实时处理的要求。