一种高效过滤提纯音频大数据检索方法

发布时间：2017-09-11 09:39

  本文关键词：一种高效过滤提纯音频大数据检索方法

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【摘要】：针对互联网音频大数据的高速检索问题,结合音频指纹技术与过滤-提纯思想,提出一种面向音频大数据的鲁棒高效检索方法.在经典的Philips音频指纹基础上,提出了一种基于bag-of-features(BoF)的音频中间过滤指纹用于快速缩小检索范围,与Fibonacci Hashing检索相比提高检索速度约130倍;并设计了一种基于阈值的固定间隔抽样匹配方法,大幅减少匹配计算量,进一步提高检索速度可达140倍.实验结果显示:使用该方法在约10万首音频中对不同时长的音频片段进行批量检索,平均检索时间均小于1s;对音频进行MP3转换、重采样、随机剪切后再检索,召回率均在99.47%以上,理论准确率接近100%.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;中国科学院自动化研究所;
【关键词】： 音频大数据 高速检索 Philips音频指纹 过滤-提纯 音频中间指纹
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAH04F02) 人社部留学人员科技活动项目(2011-508) 山西省自然科学基金项目(2010011025-2) 山西省国际科技合作计划项目(2012081034-2)
【分类号】：TN912.3
【正文快照】： 近年来,随着互联网的普及与大容量存储器的发展,互联网中的数据规模不断膨胀,大数据已成为各行业的研究热点,如何从大数据中挖掘有价值的信息受到了各领域的广泛重视.互联网数字音频数量的爆炸式增长,使得在音频大数据中进行高速检索成为亟待解决的难题.音频大数据环境下高速

【参考文献】

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本文编号：829981