Audio fingerprinting techniques sho

Audio fingerprinting techniques should successfully perform content-based audio identification even when the audio files are slightly or seriously distorted. In this paper, we present a novel audio fingerprinting technique based on combining fingerprint matching results for multiple hash tables in order to improve the robustness of hashing. Multiple hash tables are built based on the discrete cosine transform (DCT) which is applied to the time sequence of energies in each sub-band. Experimental results show that the recognition errors are significantly reduced compared with Philips Robust Hash (PRH) under various distortions

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เสียงเทคนิคลายพิมพ์เรียบร้อยแล้วควรทำตามเนื้อหารหัสเสียงแม้ว่าแฟ้มเสียงจะเล็กน้อย หรืออย่างผิดเพี้ยน ในเอกสารนี้ เรานำเสนอนวนิยายเสียง fingerprinting เทคนิคตามรวมลายนิ้วมือหลายแฮตารางผลลัพธ์ที่ตรงกันเพื่อปรับปรุงเสถียรภาพของ hashing หลายแฮตารางจะสร้างตามการแปลงโคไซน์ไม่ต่อเนื่อง (DCT) ซึ่งใช้กับลำดับเวลาของพลังงานในแต่ละแถบย่อย ผลการทดลองแสดงว่าการรู้ข้อผิดพลาดจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับฟิลิปส์แข็งแฮ (PRH) ภายใต้การบิดเบือนต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคนิคการพิมพ์ลายนิ้วมือเสียงประสบความสำเร็จควรดำเนินการระบุเสียงเนื้อหาตามแม้ในขณะที่ไฟล์เสียงเล็กน้อยหรือบิดเบี้ยวอย่างจริงจัง ในบทความนี้เราจะนำเสนอเทคนิคการพิมพ์ลายนิ้วมือเสียงนวนิยายอยู่บนพื้นฐานของการรวมผลการจับคู่ลายนิ้วมือสำหรับตารางแฮชหลายคนในเพื่อที่จะปรับปรุงความทนทานของคร่ำเครียด ตารางกัญชาหลายที่ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของการแปลงโคไซน์ไม่ต่อเนื่อง (DCT) ซึ่งจะนำไปใช้กับลำดับเวลาของพลังงานในแต่ละกลุ่มย่อย ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่ายอมรับข้อผิดพลาดจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับฟิลิปส์แฮแข็งแรง (PRH) ภายใต้การบิดเบือนต่างๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เทคนิคเสียงจะแสดงเนื้อหาการจำแนกลายเรียบร้อยแล้ว เสียงเมื่อไฟล์เสียงมีเพียงเล็กน้อยหรือพูดจริงๆ ในกระดาษนี้เรานำเสนอนวนิยายเสียงเทคนิคขึ้นอยู่กับลายรวมลายนิ้วมือผลลัพธ์ที่ตรงกันหลายสับตารางเพื่อปรับปรุงความทนทานของบริการ .ตารางแฮชหลายที่ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของการแปลงโคไซน์ไม่ต่อเนื่อง ( DCT ) ซึ่งใช้กับลำดับเวลาของพลังงานในแต่ละ sub-band . ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการยอมรับข้อผิดพลาดจะลดลงอย่างมากเมื่อเทียบกับ Philips ทนทานกัญชา ( prh ) ภายใต้การบิดเบือนต่าง ๆ