Musikidentifiering via ljud fingeravtryck har varit ett aktivt forskningsområde under de senaste åren. I den verkliga miljön, musikfrågor ofta deformeras av olika störningar som normalt inkluderar signalförvrängningar och tid-frekvens avvikelser som orsakas av tidsåtstramning, tonhöjdsväxling, etc. Därför spelar robustheten en avgörande roll i musikidentifieringstekniken. I detta dokument föreslår vi att man använder skalinvarianta funktioner transform (SIFT) lokala deskriptorer som beräknas från en spektrogrambild som subfingeravtryck för musikidentifiering. Experiment visar att dessa sub-fingeravtryck uppvisar stark robusthet mot allvarliga tidsåtdragningar och stigning samtidigt. Dessutom tillämpas en lokal känslig hash (LSH)-baserad närmaste subfingeravtryck hämtningsmetod och en matchande bestämningsmekanism för robust sub-fingeravtryck matchning, vilket gör identifieringen effektiv och exakt. Slutligen, som en hjälpfunktion, visar vi att genom att jämföra tid-frekvens platser för motsvarande SIFT keypoints, den faktor för tidsåtgång och tonhöjd som musikfrågor kan ha upplevt kan uppskattas exakt.
Zhang m.fl. I REF föreslogs "en ny funktion för robust musikidentifiering" med hjälp av lokala deskriptorer på spektrogrambilden (SIFT).
SIFT-based local spectrogram image descriptor: a novel feature for robust music identification
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}