音频指纹技术及其在广播音乐版权中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 广播音乐版权综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 音频指纹技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 音频指纹基础 | 第17-31页 |
| 2.1 音频处理理论 | 第17-22页 |
| 2.1.1 音频的基础知识 | 第17页 |
| 2.1.2 数字音频信号 | 第17-18页 |
| 2.1.3 数字音频信号处理理论 | 第18-22页 |
| 2.2 音频指纹概述 | 第22-23页 |
| 2.2.1 音频指纹介绍 | 第22-23页 |
| 2.2.2 音频指纹与音频水印的区别 | 第23页 |
| 2.2.3 音频指纹与哈希映射的区别 | 第23页 |
| 2.3 音频指纹系统框架 | 第23-26页 |
| 2.3.1 前端 | 第25页 |
| 2.3.2 音频指纹的模型化 | 第25页 |
| 2.3.3 音频指纹的相似匹配方法 | 第25-26页 |
| 2.4 音频指纹算法概述 | 第26-29页 |
| 2.4.1 Philips鲁棒哈希算法 | 第26-28页 |
| 2.4.2 Shazam音频指纹算法 | 第28-29页 |
| 2.4.3 其他音频指纹算法 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于多分辨率分析的音频指纹算法 | 第31-48页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于多分辨率分析的音频指纹提取算法 | 第31-41页 |
| 3.2.1 预处理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 多分辨率频谱分析 | 第33-38页 |
| 3.2.2.1 常数Q变换的实现 | 第33-34页 |
| 3.2.2.2 多分辨频谱分析 | 第34-38页 |
| 3.2.3 音频特征提取 | 第38-41页 |
| 3.2.4 音频指纹模型化 | 第41页 |
| 3.3 音频指纹匹配 | 第41-44页 |
| 3.3.1 创建数据库 | 第41-42页 |
| 3.3.2 音乐识别 | 第42-44页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 3.4.1 算法效果分析 | 第44-45页 |
| 3.4.2 算法性能分析 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 广播音频流静音检测 | 第48-59页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 基于单一特征的静音检测 | 第48-54页 |
| 4.2.1 基于短时平均能量的静音检测 | 第48-50页 |
| 4.2.2 基于短时平均过零率的静音检测 | 第50-51页 |
| 4.2.3 基于频谱平坦度的静音检测 | 第51-54页 |
| 4.3 广播音频流静音检测算法 | 第54-57页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 广播音乐版权监测系统的设计与实现 | 第59-69页 |
| 5.1 音乐版权概述 | 第59-61页 |
| 5.2 广播音乐版权监测系统设计与实现 | 第61-68页 |
| 5.2.1 系统需求分析 | 第61页 |
| 5.2.2 实现环境 | 第61页 |
| 5.2.3 系统概要设计 | 第61-67页 |
| 5.2.3.1 预处理 | 第62-65页 |
| 5.2.3.2 指纹提取 | 第65页 |
| 5.2.3.3 指纹匹配 | 第65-67页 |
| 5.2.4 系统效果及功能测试 | 第67-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
