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比较两个频谱图以找到它们匹配算法的偏移量

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比较两个频谱图以找到它们匹配算法的偏移量

我想知道您是否可以使用霍夫变换。您将从分类打开序列的每个步骤开始。假设您使用10毫秒的步长,打开序列的长度为50毫秒。您在每个步骤上计算一些指标并获得

1 10 1 17 5

现在,遍历您的音频并分析每个10毫秒的步长,以获取相同的指标。
调用此数组

have_audio

8 10 8 7 5 1 10 1 17 6 2 10...

现在,创建一个新的空数组,该数组的长度与相同

have_audio
。叫它
start_votes
。它将包含“投票”作为开场序列的开始。如果看到1,则可能处于开始顺序的第1步或第3步,因此您对1步之前的开始顺序有1票,对3步开始的开始顺序有1票。如果看到10,则对2步前的开幕序列有1票,对于4步前有17票,
依此类推。

因此,对于该示例have_audio,您votes将看起来像

2 0 0 1 0 4 0 0 0 0 0 1 ...

您在第6位有很多票,因此很有可能在此开始开局。

您可以不必费心分析整个打开顺序来提高性能。如果打开序列的时间为10秒,则可以搜索前5秒。



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