音频指纹方法研究及实作.PDFVIP

音頻指紋方法研究及實作 黃金本 陳昱賢、戴斯鄃、羅盛宣 銘傳大學 資傳系 副教授 銘傳大學 資傳系 學生 e-mail ： e-mail ： max60716@.tw, hcptw@.tw {e60626,frank15_1}@ 摘要 紋片段。 2. 成對獨立性(無碰撞性)：兩個不同的音頻 本文在研究音訊有效的表示方法，稱為音 片段，需有不同的感官結果，即必須有不同的 頻指紋，並進行實作。將龐大的音樂訊號，使 指紋。 用非常簡短的特徵去表示，將音樂檔案的音頻 3. 資料庫搜尋效率：指紋的結構必須有利於 指紋資料庫建立起；而查尋的音頻剪輯片段， 在資料庫中快速的搜尋。 透過他的音頻指紋，可以很快的在資料庫找到 對於指紋而言，提取的特徵具有這些的功 對應的音樂檔案。實作結果證實該方法非常有 能可以有效的、快速的辨識信息。離散餘弦變 效，且具有下列的特色:1. 強健性；2.成對獨 換具有很強的能量壓縮屬性這意味著，大部分 立性及 3.高資料庫搜尋效率。 信號能量往往集中在少數幾個低頻成分。在去 關鍵詞: 音頻指紋、強健性、指紋搜索 除相關屬性確保每個子指紋可以分別處理，而 且經由創造更多的子指紋，可改善他的性能。 Abstract 而多重雜湊（MLH）方法是指子指紋從飛利浦 強健混雜的算法(PRH 算法)的頻譜在相鄰的框 This paper presents an effective audio signal 架及次頻帶之間的差異所產生的。 representation called audio fingerprinting and its 此方法提供了一種有效的方式來總結音 implementation. The method employs highly short 訊頻譜的可鑑別的信息。然而，因為它只能使 features to represent enormous volume of the audio 用相鄰框架的信息，它也可能因為干擾而受到 signals. Those features are used to establish the audio fingerprinting database for music files. During the 傷害。由於區域雜訊的干擾和音頻指紋搜索的 query, a clip of audio can match with its 誤導，這些在次指紋的位元可能翻轉。這個問 corresponding music very fast through using a 題可以緩解包括更多的框架和執行低通濾 fingerprinting generated by the same method. 波。藉由應用一套低通濾波器，得到的訊息會 Experimental results demonstrate effectiveness of the method and show its promising characteristics: 1. 具有強健的鑑別力，訊息不會因雜訊而改變。 Robustness, 2. Pairwise independence, and 3. High 這套過濾器被設計成具有正交性，所以輸出對 database search efficie