FFT 및 음악 비교

일부 음악 클러스터링 알고리즘을 가지고 놀고 싶습니다. 기본적으로 이산 화 된 fft (주파수를 이산화)와 같은 특징 벡터를 사용하면 좋은 유사성 측정 방법이 될 것이라고 생각했습니다. 이것도 유용할까요? 사람들은 좋은 오디오 유사성 측정치가 무엇인지 알 수 있습니까? 모든FFT 및 음악 비교

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2012-03-05 themaestro

먼저, 당신은 당신이 지문 (일부 왜곡 제외 즉 정체성) 또는 유사성할지 여부를 결정해야합니다 (그러나 정체성을!) 조치를.

또한 MFCC, 나무 껍질 등을 살펴보십시오. 거기에 많은 문학이 있습니다. 아마존으로 가서이 주제에 대한 책을 준비하십시오.

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2012-03-05 08:44:48

나는 유사성을 찾고 있지만 예, 지금 나는 훨씬 더 많은 문헌을 읽었습니다. 팁 주셔서 감사! – themaestro

나는 이걸로 살아가는 것을 찾았고 나를 계속 업데이트시켜 줬어. 지금까지 시도한 것들은 유사성에 대해서는 확신하지 못했지만, 주로 지문 채취를했습니다. 어딘가에 mpeg-7 피쳐 추출기가 있지만 유사성을 위해 사용하려는 피쳐의 경우에도 실제 유사점을 계산하는 방법은 분명치 않았습니다. –

이산화하기 전에 kd 트리 또는 힐버트 곡선과 같은 계층 적 클러스터를 사용할 수 있습니다. 클러스터는 차원 복잡도를 줄이고 입력 순서를 변경하는 반면 fft는이를 단지 파도로 변환합니다.

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2012-03-07 23:23:54 Bytemain

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