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像大多数识别问题一样，音频识别分为几个步骤:
1.特征提取2。索引数据库3。搜索和模糊匹配4。识别结果的拼接特征提取算法很多，基于FFT的频域信息比较简单，值得进一步研究。频域信号提取出来后，因为频带太多，一般需要合并成几个大的频带。
比如飞利浦 算法是合并成32个频段。我之前做的系统是合并成6个频段，Shazam s是4个频带。特征的好坏直接影响识别效果，需要反复优化。
特征提取出来后，需要建立一个索引库来存储所有的特征，每个特征要对应一部分实际内容。
事实上，索引数据库往往非常大，因此通常不使用普通的关系数据库。我用了redis和python dict。因为查询太频繁，尽量不要上网。我之前做了一个系统，一个24小时的音频，数据库上的特征查询次数是几十亿到几百亿。上网是不可想象的。
搜索过程就麻烦多了，因为是多媒体数据。
具体来说，需要设计一种模糊匹配方法。很多因素都会导致提取的特征与原始特征之间产生误差，所以需要想办法减小误差对结果的影响。
比如FFT分段的过程会引入高频噪声，50Hz的工频也会引入噪声，所以我取FFT频段一般选择64~3300Hz的范围。
在模糊匹配方面，可以使特征中的每一个值/-1，然后生成很多子特征在索引数据库中查询。
上面的识别结果只是一些点，也就是说这个点匹配了一些结果，往往会有很多结果。
这时候就要把点连成段才是有意义的结果。
例如，如果你认识三个单词，中间的那个可以 你听不见我吗？你#34，并且索引数据库已经包含句子#34我爱你#34。那么从这些应该可以推断出，有一定的概率结果与索引数据库中的结果相同。
实际建立概率模型也是一个巨大的麻烦。中间跳过的不明点数量也是经验数据。
比如我试了一个点1/8秒，跳过六个点会产生很多误识别，但是跳过两个点会比不跳的识别率高很多。
我在过去的两年里设计了一个音频识别系统，包括上面所有的组件，用来识别电视节目中的广告。
在高峰期，索引库中大约有1000小时的音频。正确识别率在95%-98%之间波动，错误识别率在2%-3%之间波动。
输入24小时音频的识别时间约为5~10分钟。
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