用于音频媒体识别的系统和方法技术方案

本发明专利技术提供采样媒体内容的自动识别。针对音频信号的相继时间分片生成声谱图。针对时间片通过计算来自用于时间片的列中的相应频率仓的量值的比率来生成一个或者多个采样散列矢量。在一级评估阶段中，执行采样散列矢量的位与查找表中的条目的确切匹配以标识一个或者多个参考散列矢量的组。在二级评估阶段中，执行在采样散列矢量与参考散列矢量组中的每个之间的相似程度以标识任何参考散列矢量，这些任何参考散列矢量是用于匹配采样媒体内容的候选，每个参考散列矢量代表参考媒体内容的时间分片。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于自动识别音频媒体内容的音频识别系统和方法。
技术介绍
已知用于处理传入音频流(“节目”)并且搜索音乐和音效(“音轨”)的内部数据库以标识在节目内使用那些音轨的各种音频识别系统和方法。在现实世界中，音乐经常是节目的音频层中的仅一层。针对音频识别的挑战之一是即使在有同时出现的诸如音效、画外音、气氛等的其它音频层的境况中仍然识别音乐的标识。其它失真包括均衡(调整音轨中的颤音(tremble)和低音的相对总量)以及改变节奏和/或音调。一些音频识别技术基于使用标准算法对计算的散列值直接实施近邻搜索。当搜索的空间具有大量维度时，这样的标准算法没有很高效地执行。Philips Research 的 J. Haitsma等人在 2002年第 3 界 International Conferenceon Music Information Retrieval 的学报中发表的一篇标题为 “A Highly Robust AudioFingerprinting System”的文章描述了一种用于比较多媒体对象的媒体指纹识别系统。该文章描述了大量多媒体对象的指纹连同相关联的元数据(例如本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：亚历山大·保罗·塞尔比，马克·圣·约翰·欧文，
申请(专利权)人：阿德尔福伊有限公司，
类型：
国别省市：