AddictedCS/soundfingerprinting

解決的問題

本專案透過為媒體檔案建立獨特的「指紋」，提供一種識別音訊與影片內容的方法。使用者可透過將未知的音訊或影片樣本與已知指紋資料庫進行比對，實現內容識別，適用於檢測重複內容、辨識歌曲或檢測廣播串流中的廣告。

作法原理

此框架從媒體檔案中提取音訊與影片指紋（雜湊），並儲存在可設定的資料儲存區（如記憶體儲存或 Emy 持久化儲存）。當執行查詢時，框架會分析音訊或影片的樣本，並在資料儲存區中搜尋相似的子指紋，以找到最佳匹配。

同時也包含一種頻譜輪廓路徑橋接機制，用以處理因寬頻雜訊或靜音導致雜湊不匹配的區域，確保在不同錄音之間實現更穩健的識別。

適用對象

專注於數位訊號處理、資料探勘與音訊/影片識別的開發者、研究人員及企業。

主要特色

• 多模態識別：支援音訊與影片指紋識別，可同時實現兩者的識別。
• 強韌性：可處理音高與節奏變化（類似黑膠唱片風格），並利用頻譜輪廓橋接克服寬頻雜訊與靜音問題。
• 彈性儲存：提供記憶體儲存選項，適用於小型專案，同時支援 Emy 實現持久化、大規模儲存。
• C#/.NET Framework：以 NuGet 套件形式建構，可輕鬆整合至 .NET 應用程式中。