一种基于时域空域的视音频指纹特征计算与比对技术方案

本文阐述视音频指纹特征技术的一种实现思路,能够计算视音频的指纹特征并通过指纹特征比对获得不同视音频之间的量化相似情况。

基于音频指纹技术的广播电台自动化监测系统设计与应用

基于音频指纹原理设计并实现一套广播电台自动化监测系统,通过对多源异构的广播音频进行统一的数字化接入与标准化格式转换,利用频谱峰值定位、能量子带映射等算法提取音频指纹特征,并采用倒排索引结构实现音频指纹的高速检索与比对。

基于音频指纹的音乐检索方法优化研究

为研究一种高效的音乐检索方法,深入探讨音频指纹提取和并行检索优化。首先,采用谱聚类方法提取音频指纹,通过短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)和功率谱密度计算构建频谱特征矩阵,并利用谱聚类算法生成音频指纹向量。其次,利用Apache Lucene进行并行检索优化,通过分片索引和多线程处理显著提高检索效率。最后,以Freesound数据集为基础使用Librosa库实现特征提取,并通过Lucene进行并行检索实验。结果表明,基于音频指纹的音乐检索方法在检索时间方面显著优于常规策略。

基于人工智能技术的乐曲节拍识别系统设计

为了高精度识别乐曲节拍,设计基于人工智能技术的乐曲节拍识别系统。首先采集乐曲节拍音频信号,对信号实施放大处理,然后采用复倒谱与子串匹配提取音频信号指纹特征,与乐曲数据库指纹进行匹配,根据匹配结果进行乐曲节拍识别,最后测试所设计系统应用性能。测试结果显示:所设计系统可以高精度识别多种乐曲节拍中有效音频信号,漏识率低,具有较高的实际应用价值。

数字音频指纹技术综述

近年来,互联网上出现了海量音乐信息,手工选取某首歌曲很多时候已经变得不可能.这直接促使产生了能够进行音乐自动识别的数字音频指纹技术,并成为研究界和工业界一个非常活跃的研究开发领域.数字音频指纹是指可以代表一段音乐重要声学特征的基于内容的紧致数字签名,其主要目的是建立一种有效机制来比较两个音频文件的感知听觉质量,可用在音频识别、内容完整性校验等应用中.本文介绍音频指纹技术的产生背景、基本概念及性质、典型应用场合及模型,澄清了音频指纹这一术语在音频识别和音频水印中的区别,综述了现有的绝大多数典型音频指纹算法,最后讨论了存在的问题并提出了可能的解决方案.

压缩域鲁棒音乐指纹算法研究

对互联网海量MP3格式音乐数据进行基于内容的有效检索是当前一个重要而又很少涉及的研究方向.本文提出一种基于MDCT频谱熵的压缩域音频指纹算法,对各种常规频域和时间域的音频信号处理失真具有较强的鲁棒性.模拟实验在包含100首不同中文流行歌曲的音乐数据库上进行.对经受各种严重信号处理失真的粒度为5s左右的查询片段,能够取得超过90%的首位正确识别率.

一种高效过滤提纯音频大数据检索方法

针对互联网音频大数据的高速检索问题,结合音频指纹技术与过滤-提纯思想,提出一种面向音频大数据的鲁棒高效检索方法.在经典的Philips音频指纹基础上,提出了一种基于bag-of-features(BoF)的音频中间过滤指纹用于快速缩小检索范围,与Fibonacci Hashing检索相比提高检索速度约130倍;并设计了一种基于阈值的固定间隔抽样匹配方法,大幅减少匹配计算量,进一步提高检索速度可达140倍.实验结果显示:使用该方法在约10万首音频中对不同时长的音频片段进行批量检索,平均检索时间均小于1s;对音频进行MP3转换、重采样、随机剪切后再检索,召回率均在99.47%以上,理论准确率接近100%.

一种快速的特定音频指纹提取方法

针对当前音频哈希指纹方法不足以满足特定音频(如广告)的实时监测问题,提出一种快速的特定音频指纹提取方法,通过提取每帧感知最相关的频域信息,将其分为33个频带,并提取相邻2帧相邻频带的差异作为指纹值,每帧提32个0/1值。实验表明,与现有方法相比,该方法在保证音频检测准确性的同时,能实现指纹的快速提取。

一种基于指纹因子的鲁棒音频检索方法

针对基于内容的音频检索中由于噪声造成的查找失败问题,本文提出了一种对噪声鲁棒的基于音频指纹因子的音频特征提取算法和一种半监督的音频字典训练算法,以提高噪声下音频检索的精度。本文方法从Mel谱中提取音频指纹,利用非负矩阵分解算法将指纹分解为对噪声鲁棒的频率因子和时间因子作为特征。同时通过提出的半监督音频字典训练算法进行音频字典训练,本文方法使用音效集计算基本音效的分布空间作为初始字典,在量化数据的同时动态更新字典以实现对数据的准确描述。实验结果表明,在低信噪比条件下本文提出的算法的平均查询精度明显高于其他算法。

基于加权PCA的声音指纹降维技术

声音指纹技术现在已经广泛的应用到了歌曲搜索、乐曲识别、声音修复等各个领域,但其关键技术———音频降维技术仍存在分类效果不好、可靠性不高等问题。针对音频数据高维化存在较大随意性,提出了基于模式识别的音频数据高维化的最优方法。并在此基础上,提出了采用加权PCA方法作为声音指纹的降维技术,不仅分类效果大为明显,且由于方法还保持了线性方法的简单性,保证了大批量处理数据成为可能。

基于频域和时域差分的音频指纹算法研究

针对现有算法在某些信号畸变情况下鲁棒性不理想的问题,修改了频带滤波器组模块的功率谱子带划分方式和二维滤波器模块的子带间时频差分方式,分别提出了基于频域和时域差分的2种音频指纹改进算法。实验结果表明,改进算法在低信噪比、线性速度改变等方面的鲁棒性均优于现有的算法。

采用复倒谱和子串匹配的音频指纹算法研究

提出了一种基于复倒谱变换和子串匹配的数字音频指纹算法.该算法通过应用混沌方法生成用户指纹,并将原始音频信号分帧并实施复倒谱变换后,进行指纹嵌入.指纹的识别采用子串匹配的方法,计算出待检测的指纹与原始指纹之间的匹配结果,最终确定待检测的未知音频.实验结果表明:该算法具有良好的鲁棒性,能抵御常见的音频攻击,可应用于音乐版权保护、音频识别等领域.

基于功率谱特征的音频指纹实现

音频指纹是指一段可以表示音频信号重要声学特征的摘要,在音频信号的识别、安全验证、完整性校验等方面有广泛的用途。提出了一种基于信号功率谱特征的音频指纹编码方法,通过对音频信号做STFT计算功率谱,提取信号时频域的功率极值点作为特征并利用其空间结构做哈希计算得到音频指纹。经过实验验证,该算法对时长为2s以上的音频样本可以达到95%以上的识别率,对AWGN噪声具有较强的抑制能力,具有算法简单、识别快速准确、鲁棒性高、抗噪声能力强等特点。

一种基于回声隐藏的音频数字指纹算法

回声隐藏是利用人类听觉系统的的后屏蔽效应,将秘密数据作为载体数据的环境条件而嵌入到载体数据中,其对一些有损压缩的算法具有一定的鲁棒性。主要介绍在音频作品中利用回声编码嵌入用户的指纹信息。为了进一步提高鲁棒性,在嵌入前先对指纹进行混沌处理,然后在音频的分段中嵌入指纹。实验表明,该指纹嵌入算法能够很好地抵抗常见的用户攻击,具有一定的鲁棒性。

一种改进的Philips音频指纹检索算法

在Philips音频指纹检索算法中,构造一个查询表作为索引,由于内存消耗过大限制其广泛应用。为此,基于Philips音频指纹检索原型,提出一种改进算法。结合斐波那契数列和右移运算,构造新的哈希函数,通过斐波那契优化哈希值分布,并执行右移运算调整哈希表的长度。实验结果表明,改进算法能减少内存消耗,提高系统的实用性。

基于熵的音频指纹检索技术研究与实现

介绍了一种基于熵的音频指纹检索技术,该技术采用音频的熵特征作为音频的指纹特征(AFP),在检索中,该指纹特征可以用多种串匹配算法进行信息比对。实验采用最大公共字串(LCS)、编辑距离(Levenshtein Distance)和动态时间规整(DTW)算法实现指纹特征匹配,并采用一定数量的歌曲文件作为实验的测试集。每首歌曲都有一个带有不同的较大失真的音频文件或由不同歌唱家演唱的不同版本,这些带有不同的较大失真的音频文件由原曲经过不同的严重音频处理得到,比如添加噪声、加快速度、剪辑等。实验结果显示,使用的3种匹配算法均可以将训练集中所有的歌曲正确地识别出来,从而证明了基于熵的音频指纹检索技术具有准确性、鲁棒性、区分性等优良性质。

基于区块链的音频版权存证模型

文中提出了一种基于区块链存储的音频版权存证模型,它使得音频作品可以独一无二地存证于不可篡改的区块链上,中间不需要通过额外的版权代理机构。唯一标识一段音频的音频指纹虽然可以部分解决版权存证中盗版等问题,但是如果仍然需要中心化平台的支持才能杜绝盗版的话,那么版权保护仍然存在效率低下、不透明和不可信等问题,因而失去了价值。在此提出"区块链+音频指纹"的解决方案,从版权登记入口预防版权盗用,为建立数字版权交易平台以及解决版权交易信息不透明等问题提供技术基础。该模型基于区块链不可篡改、可溯源的先天优势,将产生的音频指纹压缩拆分、加入时间戳,通过用户私钥签名,构造出基本的作品发布证明,发送给区块链的每个节点,节点进行签名确认、打包进区块,完成存证。

基于乐纹特征和倒排索引的音乐检索系统

提出一个基于乐纹特征和倒排索引的音乐检索系统。该系统由预处理、特征提取、索引和精匹配四部分组成。通过两次基于动态阈值的筛选,选取频谱中最为稳定的点作为特征点,将特征作为关键词,采用倒排索引实现系统的初次查询。而精匹配则是对初次查询的优化和重排序,用优化后的编辑距离来计算两个特征序列的相似度。实验结果表明,提取的特征数据较小,系统具有较高的鲁棒性和查询准确率。

音频指纹搜索中数据预处理的改进算法

不同的音频指纹提取算法需要不同的音频指纹搜索。针对某些特定(例如:foosic算法)的音频指纹提取算法,在数据预处理方面提出并实现了两种新的音频指纹搜索算法:PCA(Principle Component Analysis)主成分分析算法、不同帧之间相应的数据求和算法。实验结果表明:应用PCA算法,在搜索正确率为94.98%的情况下,搜索时间缩短为8.42%;应用求和算法,在搜索正确率为95.92%的情况下,搜索时间缩短为3.72%。

基于改进小波包变换的音频指纹提取算法

数字音频指纹技术在音频信号分析和处理中起着重要作用。针对传统基于时频分析的音频指纹提取算法中仅使用信号能量作为特征参数,而无法全面表征出信号的复杂度和不规则性问题,提出了基于小波包分解与重构,将小波包系数的奇异值熵和样本熵相结合,作为音频信号的特征参数提取指纹。实验证明,该算法提取的指纹提高了音频识别的准确率,在常见信号处理下能保持较强的鲁棒性,并具有明显的区分音频和定位音频篡改位置的能力。