基于Gammachirp耳蜗能量谱特征提取的音频指纹算法

提出了基于Gammachirp耳蜗能量谱的音频时频域特征表示方法,并在此基础上进一步构造了一种音频指纹算法。首先利用非负矩阵分解(Non-negativeMatrixFactorization,NMF)提取Gammachirp耳蜗能量谱的局部特征,然后对该局部特征进行差分和量化,以提高算法的鲁棒性,并降低检索的计算复杂度。实验结果表明:在经受音频编辑软件多种攻击和实际环境中录音检索时,本文算法都具有很好的鲁棒性和识别率。