音频识别方法、装置和服务器制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种音频识别方法，获取待识别音频文件；提取该待识别音频文件的音频特征信息，该音频特征信息包括音频指纹；在指纹索引库中搜索与该音频特征信息匹配的音频属性信息，其中，该指纹索引库包括对音频样本数据进行无效音频指纹去除后的音频指纹集合。由于指纹索引库中的音频指纹集合是对音频样本数据进行无效音频指纹去除后的，因此可以减少指纹索引库中音频指纹的存储空间，并且能够提高音频识别效率。此外还提供了一种音频识别装置和服务器。

Audio recognition methods, devices, and servers

The invention provides an audio recognition method to acquire the recognition of audio files; extract audio feature information to identify the audio file, the audio feature information including audio and audio fingerprinting; search the attribute information, the audio feature information matching in fingerprint indexing library, the library includes fingerprint indexing of audio sample data is invalid after the removal of the audio fingerprint audio fingerprint collection. Since the audio fingerprint set in fingerprint index database is removed from the audio sample data after invalid audio fingerprinting, it can reduce the storage space of the audio fingerprint in the fingerprint index library, and improve the efficiency of audio recognition. An audio recognition device and a server are also provided.

【技术实现步骤摘要】
音频识别方法、装置和服务器
本专利技术涉及音频识别
，具体而言，本专利技术涉及一种音频识别方法、装置和服务器。
技术介绍
在音频识别领域，可以基于音频指纹而判断音频属性，例如判断一段音乐的音乐风格，判断一段声音中出现的哪些动物叫声等等。基于指纹的音频检索系统中，每个音频文件中的音频指纹由在频域中的局部极大值点(峰值点)组成。很多时候为了达到一些效果(例如减少体积、增加艺术效果等等)，一些音频提供方需要对音频文件进行特殊处理再提供给用户，这些特殊处理由于是对音频文件的再处理，因此可以理解成音频攻击，常见的音频攻击有分割、转换音频编码格式、翻录、采样率变换等等。然而，传统的音频检索系统通常都是基于受音频攻击前的原始音频文件而存储相应的音频指纹，当受到这类音频攻击时，原始音频文件中原有的部分局部极大值点会消失或在频域空间中向其邻近的空间移动，从而导致基于该局部极大值点衍生出的音频指纹成为无效指纹。无效指纹的存在不但浪费了大量的存储空间，而且导致匹配指纹时计算量的大幅升高，因而识别效率低。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是浪费存储空间的技术缺陷。本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种音频识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别音频文件；提取所述待识别音频文件的音频特征信息，所述音频特征信息包括音频指纹；在指纹索引库中搜索与所述音频特征信息匹配的音频属性信息；其中，所述指纹索引库包括对音频样本数据进行无效音频指纹去除后的音频指纹集合。

【技术特征摘要】
1.一种音频识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别音频文件；提取所述待识别音频文件的音频特征信息，所述音频特征信息包括音频指纹；在指纹索引库中搜索与所述音频特征信息匹配的音频属性信息；其中，所述指纹索引库包括对音频样本数据进行无效音频指纹去除后的音频指纹集合。2.根据权利要求1所述的音频识别方法，其特征在于，所述指纹索引库包括由分类器对音频样本数据进行无效音频指纹去除后的音频指纹集合。3.根据权利要求2所述的音频识别方法，其特征在于，所述分类器经以下步骤建立：提取训练数据集中的音频数据的第一特征点数据；对所述训练数据集中的音频数据进行音频攻击，提取经攻击后的训练数据集中的音频数据的第二特征点数据；对比第一特征点数据和第二特征点数据，将消失或移动的特征点数据标记为反例数据，将鲁棒性存在的特征点数据标记为正例数据；利用第一特征点数据、正例数据、反例数据训练和建立所述分类器。4.根据权利要求3所述的音频识别方法，其特征在于，所述分类器对所述音频样本数据进行筛选，将判定为反例数据的特征点数据作为无效音频指纹去除。5.根据权利要求3所述的音频识别方法，其特征在于，利用第一特征点数据、正例数据、反例数据训练和建立所述分类器的算法包括以下至少一种：最近邻算法、支持向量机、神经网络。6.根据权利要求2所述的音频识别方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜涛，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11