| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 1 | 一种音频指纹提取系统 | CN201910558046.8 | 2019-06-26 | CN110289012A | 2019-09-27 | 任云; 蔡荣华 |
| 本发明公开一种音频指纹提取系统，属于信息提取的技术领域。包括：数据处理模块、特征点选取模块和指纹生成模块；所述数据处理模块用于对音频PCM数据的预处理，所述特征点选取模块的输入段与所述数据处理模块的输出端相连接，所述指纹生成模块的输入端与所述特征点选取模块的输出端相连接，所述指纹输出模块用于输出音频指纹信息。本发明提供的音频指纹提取算法，丰富了音频指纹的信息量，减少了指纹的碰撞率，提高了音频指纹的准确率，加快了检索效率。 | ||||||
| 2 | 并行音频指纹检索方法 | CN201010106447.9 | 2010-02-05 | CN101777075B | 2015-02-11 | 连惠城 |
| 并行音频指纹检索方法，包括，1)音频指纹提取步骤：对音频数据库中用户上传的音频文件进行音频指纹编码，提取音频文件指纹；2)音频文件指纹打包步骤：根据用户上传的时间先后顺序将音频文件指纹分成多个音频指纹包，并将该多个音频指纹包分布到多个并行计算的计算机；3)并行检索步骤：根据待检索音频文件的音频指纹及其指定的时间段，在具有对应时间段内的音频指纹包的计算机中进行并行计算的检索；4)汇总并行计算检索的结果。本发明通过将音音频文件指纹按时间排序打包发送至并行计算的计算机中，进行音频和音频指纹的检索，减少了不必要的计算量，大大提高了指纹检索的速度和效率。 | ||||||
| 3 | 并行音频指纹检索方法 | CN201010106447.9 | 2010-02-05 | CN101777075A | 2010-07-14 | 连惠城 |
| 并行音频指纹检索方法，包括，1)音频指纹提取步骤：对音频数据库中用户上传的音频文件进行音频指纹编码，提取音频文件指纹；2)音频文件指纹打包步骤：根据用户上传的时间先后顺序将音频文件指纹分成多个音频指纹包，并将该多个音频指纹包分布到多个并行计算的计算机；3)并行检索步骤：根据待检索音频文件的音频指纹及其指定的时间段，在具有对应时间段内的音频指纹包的计算机中进行并行计算的检索；4)汇总并行计算检索的结果。本发明通过将音频文件指纹按时间排序打包发送至并行计算的计算机中，进行音频和音频指纹的检索，减少了不必要的计算量，大大提高了指纹检索的速度和效率。 | ||||||
| 4 | 一种音频指纹匹配方法以及音频指纹匹配装置 | CN201910171672.1 | 2019-03-07 | CN109829515B | 2020-08-28 | 姜卫平; 张家斌; 纵瑞芳; 赵敏 |
| 本申请提供一种音频指纹匹配方法以及音频指纹匹配装置，该方法包括：获取第一音频段包含的至少两个音频帧中每个音频帧的频谱幅值；生成至少两个音频帧的平均谱能量峰值位置点图像；利用分类器对平均谱能量峰值位置点图像中的平均谱能量峰值位置点进行量化，并根据量化结果获取至少两个音频帧中每个音频帧的音频指纹；获取第一音频段中至少两个音频帧与第二音频段中至少两个音频帧对应音频帧的指纹距离的平均值；在平均值小于或者等于第一预设阈值的情况下，确定第一音频段与第二音频段相匹配；在平均值大于第一预设阈值的情况下，确定第一音频段与第二音频段不匹配。每帧音频指纹的信息长度较小，需要耗费的资源较少。 | ||||||
| 5 | 构建音频指纹库及检索音频指纹的方法和设备 | CN201510079596.3 | 2015-02-13 | CN104636474A | 2015-05-20 | 王磊 |
| 本发明公开了一种构建音频指纹库的方法，包括：提取音频指纹与音频指纹的key值；建立具有相同key值的音频指纹与所述key值的对应关系；把所述key值及其对应的音频指纹分配到服务器中；创建所述key值与所述服务器的对应关系，从而构建音频指纹库。本发明还公开了一种构建音频指纹库的设备和根据音频指纹库的音频指纹检索方法及设备。本发明将音频指纹和与音频指纹相关的key值均衡地分配到服务器中，从而可将每次查询请求中的音频指纹和与音频指纹相关的key值精确地提供到其所在的服务器进行计算，最大限度地保证了资源利用率，并且通过统计系统运行期间各个服务器的各个key值的访问频率，进行负载均衡的优化，提高系统的吞吐能力。 | ||||||
| 6 | 一种音频指纹匹配方法以及音频指纹匹配装置 | CN201910171672.1 | 2019-03-07 | CN109829515A | 2019-05-31 | 姜卫平; 张家斌; 纵瑞芳; 赵敏 |
| 本申请提供一种音频指纹匹配方法以及音频指纹匹配装置，该方法包括：获取第一音频段包含的至少两个音频帧中每个音频帧的频谱幅值；生成至少两个音频帧的平均谱能量峰值位置点图像；利用分类器对平均谱能量峰值位置点图像中的平均谱能量峰值位置点进行量化，并根据量化结果获取至少两个音频帧中每个音频帧的音频指纹；获取第一音频段中至少两个音频帧与第二音频段中至少两个音频帧对应音频帧的指纹距离的平均值；在平均值小于或者等于第一预设阈值的情况下，确定第一音频段与第二音频段相匹配；在平均值大于第一预设阈值的情况下，确定第一音频段与第二音频段不匹配。每帧音频指纹的信息长度较小，需要耗费的资源较少。 | ||||||
| 7 | 基于音频能量特性的音频指纹识别 | CN201780034005.8 | 2017-04-07 | CN109644283A | 2019-04-16 | 帕特里克·格林 |
| 音频指纹识别包括：获取一段音频的音频样本，生成音频样本的频率表示，识别频率表示的频带中能量增加区域和能量减少区域，以及生成该段音频的特征的散列。特征的每个散列对应于所识别的能量区域出现在相应时间窗口中的部分。每个特征都定义为对信息编码的数值，所述信息表示：出现在相应时间窗口中的能量区域的频带、出现在相应时间窗口中的能量区域是否为能量增加区域或者出现在相应时间窗口中的能量区域是否为能量减少区域、出现在相应时间窗口中的能量区域的位置。 | ||||||
| 8 | 基于音频能量特性的音频指纹识别 | CN201780034005.8 | 2017-04-07 | CN109644283B | 2021-07-30 | 帕特里克·格林 |
| 音频指纹识别包括：获取一段音频的音频样本，生成音频样本的频率表示，识别频率表示的频带中能量增加区域和能量减少区域，以及生成该段音频的特征的散列。特征的每个散列对应于所识别的能量区域出现在相应时间窗口中的部分。每个特征都定义为对信息编码的数值，所述信息表示：出现在相应时间窗口中的能量区域的频带、出现在相应时间窗口中的能量区域是否为能量增加区域或者出现在相应时间窗口中的能量区域是否为能量减少区域、出现在相应时间窗口中的能量区域的位置。 | ||||||
| 9 | 一种音频电路和指纹锁 | CN202321942076.7 | 2023-07-21 | CN220554100U | 2024-03-01 | 俞灵超; 吴武祥; 夏薇; 郑成波 |
| 本申请公开一种音频电路和指纹锁，属于硬件电路设计领域，该音频电路包括：通路选择模块，通路选择模块用于从至少两路音频输入通路中选择一路目标音频输入通路进行连通；第一放大模块，第一放大模块与通路选择模块连接，第一放大模块用于接收目标音频输入通路输入的音频信号，第一放大模块用于对音频信号进行放大以输出第一放大后的音频信号；第二放大模块，第二放大模块与第一放大模块连接，第二放大模块用于接收第一放大后的音频信号，第二放大模块用于对第一放大后的音频信号进行放大以输出第二放大后的音频信号；扬声器模块，扬声器模块与第二放大模块连接，扬声器模块用于接收第二放大后的音频信号，以及根据第二放大后的音频信号输出音频。 | ||||||
| 10 | 一种基于音频指纹的两层广告音频检索方法 | CN201410655665.6 | 2014-11-17 | CN104317967A | 2015-01-28 | 肖利民; 隋东辉; 阮利; 祝明发; 李书攀 |
| 本发明涉及一种基于音频指纹的两层广告音频检索方法，该方法包括两大步骤：步骤一，基于音频的频谱幅度特征，提取两种不同维度的音频指纹；步骤二，基于这两种音频指纹进行两层检索。本发明基于音频指纹技术，实现广告的准确匹配。一方面提取的音频指纹具有很好的抗噪性，使广告匹配具有很高的准确率，另一方面，音频指纹较原始音频数据小的多，同时应用两层检索方法，能够快速的进行检索。所以，该方法在商业应用和科学研究领域均有广泛地实用价值和应用前景。 | ||||||
| 11 | 一种基于音频指纹的分片音频检索方法 | CN201710044606.9 | 2017-01-19 | CN106802960B | 2020-07-14 | 胡峰松; 张永 |
| 本申请发明针对现有技术在音频检索中准确性和快速性不能兼得的缺点，公开了一种基于音频指纹的分段音频检索方法。该方法包括：步骤1，对待检音频片段进行音频长度检测及判断，判断长度是否大于N秒，否则进入步骤2，是则对音频片段分成N秒和剩余音频片段；步骤2，对步骤1的音频片段进行数字化、预处理，主要包括预滤波、采样、预加重、加窗分帧；步骤3，对步骤2的音频信号提取音频指纹特征；步骤4，和音频指纹特征库进行特征匹配，判断最大匹配率是否大于阈值，是的话，返回原始音频信息，检索结束，否的话利用音频分片再提取指纹以及指纹匹配。本方法先对待检音频片段进行分片，并逐片进行特征提取和特征匹配，并对音频指纹特征进行优化，所以相比现有技术，本发明能大幅度提高音频检索的准确率和效率。 | ||||||
| 12 | 一种基于音频指纹的分片音频检索方法 | CN201710044606.9 | 2017-01-19 | CN106802960A | 2017-06-06 | 胡峰松; 张永 |
| 本发明公开了一种基于音频指纹的分段音频检索方法。该方法包括：步骤1，对待检音频片段进行音频长度检测及判断，判断长度是否大于N秒，这里设定为3秒，否进入步骤2，是则对音频片段分成3秒和剩余音频片段；步骤2，对步骤1的音频片段进行数字化、预处理；步骤3，对步骤2的音频信号提取音频指纹特征；步骤4，和音频指纹特征库进行特征匹配，判断最大匹配率是否大于阈值，是的话，返回原始音频信息，检索结束，否的话利用音频分片再提取指纹以及指纹匹配。本方法先对待检音频片段进行分片，并逐片进行特征提取和特征匹配，并对音频指纹特征进行优化，所以相比现有技术，本发明能大幅度提高音频检索的准确率和效率。 | ||||||
| 13 | 基于量子Grover算法的音频指纹检索方法 | CN202011412302.1 | 2020-12-04 | CN112528069B | 2024-03-01 | 李阳阳; 毛鹤亭; 刘睿娇; 杨丹青; 赵逸群; 赵裴翔; 焦李成; 李玲玲 |
| 本发明提出了一种基于量子Grover算法的音频指纹检索方法，其实现步骤是：(1)生成音频指纹集合；(2)提取待检索音频的音频指纹；(3)计算待检索音频指纹与音频指纹集合中所有指纹之间的相似度；(4)使用Grover算法搜索最大相似度的索引；本发明计算待检测音频的音频指纹与音频指纹集合中每个音频指纹之间的相似度，保证检索准确率，再利用量子Grover算法搜索所有相似度中的最大相似度的索引，克服了搜索需要的步骤与相似度集合中元素数量成线性正比关系的问题，使得本发明提高了音频指纹检索的效率。 | ||||||
| 14 | 一种音频指纹生成系统及方法 | CN202011547042.9 | 2020-12-24 | CN112732972B | 2023-10-27 | 曹杰; 申冬琴; 王昌辉; 刘金良 |
| 本发明公开了一种音频指纹生成系统及方法，首先对目标音频进行离散傅里叶变换，得到所述目标音频相关数据；然后将所述目标音频相关数据组合为对应的二维信号强度矩阵，在所述二维信号强度矩阵中确定极值和所述极值的时间频率信息，最后调用组合锚点原则对所述极值对应的时间频率信息进行分析，得到目标音频的音频指纹；所述音频指纹生成系统包括数据采集模块、颜色图像生成模块、信号强度极值模块、组合锚点分析模块和数据库添加单元；本发明采用组合锚点原则可以进一步扩大音频指纹的哈希空间，降低指纹间碰撞的概率，增加了音频指纹的匹配速度；进一步降低数据库的大小有助于后续的数据库并行查找，大大缩短了指纹检索时间。 | ||||||
| 15 | 一种基于音频指纹的身份认证方法 | CN201811095315.3 | 2018-09-19 | CN109117622B | 2020-09-01 | 孙昌勋 |
| 本发明涉及一种基于音频指纹的身份认证方法。终端设备预先采集用户输入的语音信息和该语音信息对应的文本信息，对用户输入文本信息进行分词处理，获取所述每个关键词在所述输入文本信息中的位置对应的重要性；将语音信息按照上述关键词划分为若干子片段，针对所述每个子片段分别提取音频指纹。用户进行身份认证时，依据每个关键词在所述输入文本信息中的位置对应的重要性、预先存储的音频指纹和用户输入语音信息的音频指纹计算音频指纹的相似度，若相似度大于预定阈值，身份认证成功。该方法充分考虑了相应文本信息的语义特征，使得匹配精度更高，从而使得终端设备的安全性得以进一步提升。 | ||||||
| 16 | 一种分布式音频指纹引擎系统 | CN202010097455.5 | 2020-02-17 | CN111324767A | 2020-06-23 | 刘翔鹏; 肖龙源; 李稀敏; 蔡振华; 刘晓葳; 谭玉坤 |
| 本发明公开了一种分布式音频指纹引擎系统，所述的系统包括数据节点模块和计算节点模块；所述计算节点模块包括master节点，所述计算节点模块用于将搜索请求进行计算，并分摊到多个master节点并发执行音频指纹搜索，再将每个master节点返回的结果输出；所述数据节点模块用于添加音频指纹模板至系统中。 | ||||||
| 17 | 一种音频指纹提取方法及装置 | CN201810273669.6 | 2018-03-29 | CN110322886A | 2019-10-11 | 李根; 李磊; 何轶 |
| 本公开涉及一种音频指纹提取方法及装置，该方法包括：将音频信号转换成声谱图；确定所述声谱图中的特征点；在所述声谱图上，为所述特征点确定一个或多个掩模，每个所述掩模包含多个谱区域；确定每个所述谱区域的均值能量；根据所述掩模中的所述多个谱区域的均值能量确定音频指纹比特；判断所述音频指纹比特的可信程度以确定强弱权重比特；将所述音频指纹比特和所述强弱权重比特进行组合，得到音频指纹。 | ||||||
| 18 | 基于音频指纹的音素标记方法及装置 | CN201910086808.9 | 2019-01-29 | CN109817223A | 2019-05-28 | 郑棉洲; 潘雷明; 陈昊亮 |
| 本发明涉及声纹鉴定技术领域，具体公开一种基于音频指纹的音素标记方法及装置，所述方法包括：提取待标记语音的音频指纹，获取所述待标记语音的音频指纹的语音频谱极点信息；将所述极点信息与音素数据库中所有的音频指纹进行对比，得到匹配值最高的N个检索音素；其中，N为自然数；判断前N个检索音素中是否存在一个检索音素的发音与待标记音素的发音一致：若是，则将N个所述检索音素确认为所述待标记语音的标记音素。本发明提供一种基于音频指纹的音素标记方法及装置，只选取频谱极点进行比对，能通过减少对比时间以达到快速标记的效果。 | ||||||
| 19 | 用于内容识别的音频指纹 | CN201280061913.3 | 2012-11-30 | CN103999473B | 2018-02-06 | 马尔科姆·斯莱尼; 安德瑞斯·赫尔南德斯·沙夫霍瑟 |
| 用于识别流过电视的多媒体内容的方法和系统包括从被选择用于在电视处呈现的多媒体内容中取回音频信号。所取回的音频信号被划分到较小间隔的多个区段中。分析特定的区段来识别声学调制并基于该声学调制生成该特定区段的区别向量，其中该向量定义了音频信号的特定区段的独有指纹。使用该特定区段的向量来查询服务器上的内容数据库以获得匹配该特定区段的指纹的多媒体内容的内容信息。内容信息被用于识别与所接收的用于呈现的音频信号相匹配的多媒体内容的源和多媒体内容。 | ||||||
| 20 | 一种基于SOM算法的音频指纹提取方法 | CN201410266868.6 | 2014-06-16 | CN104050259A | 2014-09-17 | 余小清; 汪文根; 熊玮; 万旺根; 王牧昕 |
| 本发明涉及一种使用于音乐检索系统的音频指纹提取方法。该发明属于基于内容的音乐检索技术领域，具体为一种基于SOM（自组织特征映射）算法的音频指纹提取方法。本发明主要完成在音频指纹系统中实现音频指纹的提取功能，本方法首先将时域音频信号转化为频域信号，然后提取频域信号的能量信息，最后获得相关音频特征。为了减少音频特征的数据量，减少存储音频所需的存储空间，提高数据的检索效率，采用了SOM算法实现对音频特征数据的降维处理。本发明能够有效的在移动嵌入式设备上运行实现，具有执行速度快、指纹数据量较少、音频检索速度快等特点。 | ||||||
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