c#AudioFingerprint和位置敏感哈希
本文关键字：哈希 位置 c#AudioFingerprint | 更新日期: 2023-09-27 18:21:29
我以前发现过类似的帖子，但没有什么能真正回答这个问题。
在指纹识别中，我生成了一个包含5个整数的记录集。例如：33,42,88121194
这些对应于对于特定音乐样本具有最高幅度的频率。例如：对于30ms的音频样本，我有以下频率的桶：
0-40
40-80
80-120
120-180
180-250
我正在尝试生成一个散列（一个宽容的散列），它可能会为33，42，88121194，就像一样
33,43,88122195
在频率上存在微小差异的情况下，将形成类似的散列。
第一关是LSH吗？正如我读到的，这是最好的音频指纹。
如果没有，有人能为一个可能做我想做的事情的函数提供一些伪代码或c#吗？我读过LSH、matlab和perl的实现，但我不理解它们，所以发布它们的链接对我没有太大帮助。
再次感谢！
这可能是重复的：比较两个光谱图以找到它们匹配的偏移量。算法显示，您试图为样本中峰值的粗略分布生成一个直方图。有几种方法可以做到这一点，另一个"例子"在这里：比较两个光谱图，找出它们与算法匹配的偏移量
一种方法是对峰值数据及其分布（随时间变化）进行快速傅立叶变换，以产生蒸馏形式的样本的大致等效值
- 将样品分成几个离散的部分（比如1秒）
- 对于每个样本部分，开发一个近似样本的指纹（比如取5-7个高峰和低峰，对它们进行归一化，然后对它们进行散列
- 现在，您可以单独保留每个指纹（在集合中），也可以根据需要对序列进行转换以生成单个指纹。大多数情况下，您只需将序列附加在一起，就可以在1秒的间隔内获得线性指纹
为了比较指纹，你在第二个样本上运行相同的过程，然后使用Diff算法来比较两者，使用一些"模糊"来决定它们的接近程度。您需要比较二维指纹、离散指纹的顺序以及每个样本的总体差异。
这篇关于制作相当于Shazaam的粗略Java的文章发布于不久前：http://www.redcode.nl/blog/2010/06/creating-shazam-in-java/可能会对你有所帮助。