I detta dokument presenterar vi för första gången fingeravtryckssystemet IRCAM för ljudidentifiering i strömmar. Baslinjesystemet bygger på en dubbel-nested Short Time Fourier Transform. Den första STFT beräknar energierna i en filterbank, som sedan modelleras över 2 s, med hjälp av en andra STFT. Vi presenterar sedan nyligen förbättringar av vårt system: först införandet av perceptuella skalor för amplitud och frekvens (Bark band), sedan synkronisering av stream och databasramar med hjälp av ett debutdetekteringssystem. Resultaten av dessa förbättringar testas på en stor uppsättning verkliga ljudströmmar. Vi jämför våra resultat med resultaten av återgenomförandet av de två toppmoderna systemen Philips och Shazam.
I den första omgången, de förbättrar algoritmen genom att införa perceptuella skalor för amplitud och frekvens (Bark band) och sedan synkronisera strömmen och databasramar med hjälp av en debut detektionsalgoritm REF.
Audio identification based on spectral modeling of bark-bands energy and synchronization through onset detection
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}