音頻相似度演算法

❶ 音頻比較相似度，將兩個PCM文件通過傅里葉變化處理好得到的兩組數據。如何比較相似度比較靠譜

相似度有多種：

1. 在BIT級比較兩個數字文件的數碼是否一致。這個一般用於比較兩個文件是否是同樣一個文件，除此之外意義不大。

2. 檢測一個文件是否是另外一個文件在時間上的延遲，允許兩個文件的音量不同。這個相似度測量可用歸一化的互相關函數來檢測，其峰值越接近1，越相似。注意此法很大程度上是檢測時域波形的相似度，而非頻域和時頻域的相似度，更非聽感的相似度。因為人耳對相位不敏感，很多波形很不相似的聲音聽起來卻是相似的。

另外，互相關函數與相干函數是不同的，相干函數用於檢測輸出信號是否是輸入信號經過一個線性時不變系統後得到的。這個線性時不變系統的噪音越大，非線性失真越大，相干函數值越小於1，但經過一個含嚴重的線性失真的線性時不變系統後，即使沒有雜訊和非線性失真，輸出信號也可能與輸入信號極不相似。因此用相干函數檢測相似度不靠譜。

3. 聽感上的相似度需要做時頻分析，並結合心理聲學知識。可對比二者在MFCC特徵向量上的差距，進而算得相似度。可參考免費軟體Sound-Similar Free的做法。

❷ 文本、語音相似度演算法

前段時間公司項目用到了語音識別,圖像識別,視頻識別等,其實不能說是識別,應該說是相似度對比吧,畢竟相似度對比還上升不了到識別哈,等以後有了更深的理解再來討論修改下!這次就當做一個總結吧!

其實它的原理和視頻圖像相似度演算法類似，將一系列的向量,特徵,權重,進行合並,然後降維降到一維,其實這個演算法也就是採用降維技術,將所有的特徵都用一個唯一標識來表示.然後這個標識是經過這個演算法內部的計算,再利用海明距離計算相似度，視頻和圖片是經過漢明距離計算的

文本我們是採用simhash演算法：

1.我們給文本裡面的詞進行分詞,我們是用ik演算法,這個演算法就是while循環,讀取一行,然後調用ik智能分詞的類,智能去切割裡面的分詞;

2.根據裡面的詞頻,simhash演算法會加一個權重,當然,得詞頻達到多少個的時候才會有有權重,這也是它的缺點,一般文本數據較少的時候,他是不準確的,一般數據量在500+;演算法內部的話會將一系列的向量,特徵,權重,進行合並,然後降維降到一維,其實這個演算法也就是採用降維技術,將所有的特徵都用一個唯一標識來表示.然後這個標識是經過這個演算法內部的計算,然後得到的一個指紋簽名；

3.然後對比兩個文本的相似度就是將兩個指紋簽名進行海明距離計算,如果海明距離<8(根據業務和場景去判斷這個值，8是建議，參考)的話,表示兩個相似,小於3的話.表示兩個文本重復.

simhash演算法我們還可以做語音相似度,它的基本原理就是根據傅里葉變換處理得到聲波的形狀。

語音的坡度如果向上我們就用1表示,向下我們就用0表示,這樣的話,我們也可以用二進制碼去描述一首歌曲.得到一個唯一的指紋簽名,對比兩個音頻的相似度就是將兩個指紋簽名進行海明距離計算<8的話,我們就默認兩個音頻相似.

總結：都是把特徵降到一維，然後採用海明距離計算。計算的值小於多少時，就當做是相似。我這邊講的太淺了，實在領悟有限，時間有限，觸摸不深，等下次有新的領悟再來補充！

❸ 如何實現兩個聲音相似度匹配演算法

作為自然語言理解的一項基礎工作,詞語語義相似度度量一直是研究的重點。語義相似度度量本身是一個中間任務,它是大多數自然語言處理任務中一個必不可少的中間層次,在自然語言處理中有著廣泛的應用,如詞義消歧、信息檢索以及機器翻譯等。 本文的核心內容是漢語詞語語義相似度演算法研究以及如何將其應用於跨語言信息檢索(Cross-Language Information Retrieval, CLIR)領域。首先對語義相似度度量演算法進行綜述,然後重點描述基於HowNet的語義相似度度量演算法,提出根據知識詞典描述語言(Knowledge Dictionary Mark-up Language, KDML)的結構特性將詞語語義相似度分為三部分進行計算,每部分採用最大匹配的演算法,同時加入義原深度信息以區別對待不同信息含量的義原。較以往同類演算法,其計算結果具有區分度,更加符合人的主觀感覺。 本文嘗試將所建立的漢語語義相似度度量模式應用於跨語言信息檢索系統。跨語言信息檢索結合傳統文本信息檢索技術和機器翻譯技術,在多方面涉及到語義問題,是語義相似度良好的切入點。兩者的結合主要體現在兩方面：(1)將語義相似度度量應用於查詢翻譯,利用語義相似度對查詢關鍵詞進行消歧翻譯,提高翻譯質量；(2)將語義相似度應用於查詢擴展,使擴展內容與原查詢具有更高相關性,以提高檢索的召回率和准確率。 本文提出相對客觀的評價標准,如為單獨衡量詞義消歧的性能,而使用第三屆詞義消歧系統評價會議(The 3rd Evaluating Word Sense Disambiguation Systems, SENSEVAL-3)語料進行測試；為衡量應用語義相似度於跨語言檢索後的性能,又使用第九屆文本檢索會議(The 9th Text Retrieval Conference, TREC-9) CLIR評價任務的查詢集、語料庫和結果集進行評估。這使得我們的實驗結果相對公正客觀,具有一定可比性。本文對原有英漢跨語言信息檢索系統進行一定程度的改進,使得各種相關演算法都可方便地在系統中進行集成,成為一個研究跨語言信息檢索的實驗平台,其系統的設計思想充分體現模塊化和擴展性。 綜上,本文通過綜合分析主流的語義相似度演算法,而提出一種新的基於HowNet的漢語語義相似度演算法,並給出其在英漢跨語言信息檢索中的嘗試性應用,希望能給相關領域的研究者有所借鑒。