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音乐指纹识别引擎原理？

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匿名用户用户来自于: 北京市
2026-01-18 13:33

Shazam的指纹算法 从生谱图(spectrogram)生成星座图(constellation)，所谓星座图就是在时间轴上取一些点（密度大概1秒10个），然后取在这些时间点上的最高能量的频率的能量(定一个时间点，一定会有很多频率有声音，选声音最大的那个频率)，星座图中的点代表该时间该频率的能量从时间纬度扫这个星座图，将点与后面target area里面的一堆点配对(具体target area怎么定论文没说)，每一对成为一个元素放入hash表，key是该时间和开始时间的距离，value就是两个点的频率和时间差(图)

匹配和选择: 手机捕捉的声音片段也用同样的方法做指纹，将这些元素和服务器中的数据作比较(比较hash的value)，相同的按歌曲名字放在不同的桶里面，这个时候桶中的所谓match其实不一定是真的match，有可能是匹配到了错误的位置，解决的方案就是在一个以服务器样本时间和手机样本时间为坐标的坐标系中找斜线。如果手机捕获的片段确实是服务器中歌曲的一部分，那么这条线会很明显，否则就非常稀疏或者干脆找不到。找到最符合这个标准的桶，我们就有了匹配到的歌曲。以下分别是匹配和不匹配的样子

以上就是Shazam的指纹算法了音乐指纹 - 算法的框架

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发布时间: 2026-01-18 15:08

更新时间: 2026-01-18 15:08

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