基于娟的音频指纹检索技术研究与实现-计算机科学.PDF

第 44 卷第6A 期 Vo l. 44 No. 6A 计算机科学 2017 年 6 月 CO岛1PUTER SCIENCE June 2017 基于娟的音频指纹检索技术研究与实现 王伟1 陈志高2 孟宪凯2 李伟2 (海军医学研究所 上海 200433)1 (复旦大学计算机科学技术学院 上海 201203)2 摘 要介绍了一种基于滴的音频指纹检索技术，该技术采用音频的煽特征作为音频的指纹特征(AF凹，在检索中， 该指纹特征可以用多种串匹自己算法进行信息比对。实验采用最大公共字串CLCS) 、编辑距离 CLevenshtein 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，从而证明了基于娟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。 关键词 音频指纹，检索，煽，最大公共子串，编辑距离，动态时间规整 中固法分类号 TP391 文献标识码 A Research and Implementation of Identifying Music through Performances Using Entropy ßased Audi(• fingerprint WANG Wei 1 CHEN Zhi-ga02 MENG Xian-kai2 LI Wei2 CThe Naval Medical Research Institute ,Shanghai 200433 ,China)1 CSchool of Computer Science and Technology ,Fudan University ,Shanghai 201203 ,China) 2 Abstract A technology of identifying music using entropy based audio-fingerprint was introduced ,which takes the mu sic s character of entropy as audio-fingerprint. In the domain of music identifying ,the above audio-fingerprint enables to use flexible string matching algorithms. We adopted longest common subsequence (LC凹， levenshtein distance and dy- namic time warping (DTW) as the matching algorithms of this audio-fingerpri时， and used a number of music as the test set. Every music has another performance which is generated from the original one ,most of the other performances have been artificially changed , such as to be nois e-accessed ,accelerated , cut a