音频相似度算法

❶ 音频比较相似度，将两个PCM文件通过傅里叶变化处理好得到的两组数据。如何比较相似度比较靠谱

相似度有多种：

1. 在BIT级比较两个数字文件的数码是否一致。这个一般用于比较两个文件是否是同样一个文件，除此之外意义不大。

2. 检测一个文件是否是另外一个文件在时间上的延迟，允许两个文件的音量不同。这个相似度测量可用归一化的互相关函数来检测，其峰值越接近1，越相似。注意此法很大程度上是检测时域波形的相似度，而非频域和时频域的相似度，更非听感的相似度。因为人耳对相位不敏感，很多波形很不相似的声音听起来却是相似的。

另外，互相关函数与相干函数是不同的，相干函数用于检测输出信号是否是输入信号经过一个线性时不变系统后得到的。这个线性时不变系统的噪音越大，非线性失真越大，相干函数值越小于1，但经过一个含严重的线性失真的线性时不变系统后，即使没有噪声和非线性失真，输出信号也可能与输入信号极不相似。因此用相干函数检测相似度不靠谱。

3. 听感上的相似度需要做时频分析，并结合心理声学知识。可对比二者在MFCC特征向量上的差距，进而算得相似度。可参考免费软件Sound-Similar Free的做法。

❷ 文本、语音相似度算法

前段时间公司项目用到了语音识别,图像识别,视频识别等,其实不能说是识别,应该说是相似度对比吧,毕竟相似度对比还上升不了到识别哈,等以后有了更深的理解再来讨论修改下!这次就当做一个总结吧!

其实它的原理和视频图像相似度算法类似，将一系列的向量,特征,权重,进行合并,然后降维降到一维,其实这个算法也就是采用降维技术,将所有的特征都用一个唯一标识来表示.然后这个标识是经过这个算法内部的计算,再利用海明距离计算相似度，视频和图片是经过汉明距离计算的

文本我们是采用simhash算法：

1.我们给文本里面的词进行分词,我们是用ik算法,这个算法就是while循环,读取一行,然后调用ik智能分词的类,智能去切割里面的分词;

2.根据里面的词频,simhash算法会加一个权重,当然,得词频达到多少个的时候才会有有权重,这也是它的缺点,一般文本数据较少的时候,他是不准确的,一般数据量在500+;算法内部的话会将一系列的向量,特征,权重,进行合并,然后降维降到一维,其实这个算法也就是采用降维技术,将所有的特征都用一个唯一标识来表示.然后这个标识是经过这个算法内部的计算,然后得到的一个指纹签名；

3.然后对比两个文本的相似度就是将两个指纹签名进行海明距离计算,如果海明距离<8(根据业务和场景去判断这个值，8是建议，参考)的话,表示两个相似,小于3的话.表示两个文本重复.

simhash算法我们还可以做语音相似度,它的基本原理就是根据傅里叶变换处理得到声波的形状。

语音的坡度如果向上我们就用1表示,向下我们就用0表示,这样的话,我们也可以用二进制码去描述一首歌曲.得到一个唯一的指纹签名,对比两个音频的相似度就是将两个指纹签名进行海明距离计算<8的话,我们就默认两个音频相似.

总结：都是把特征降到一维，然后采用海明距离计算。计算的值小于多少时，就当做是相似。我这边讲的太浅了，实在领悟有限，时间有限，触摸不深，等下次有新的领悟再来补充！

❸ 如何实现两个声音相似度匹配算法

作为自然语言理解的一项基础工作,词语语义相似度度量一直是研究的重点。语义相似度度量本身是一个中间任务,它是大多数自然语言处理任务中一个必不可少的中间层次,在自然语言处理中有着广泛的应用,如词义消歧、信息检索以及机器翻译等。 本文的核心内容是汉语词语语义相似度算法研究以及如何将其应用于跨语言信息检索(Cross-Language Information Retrieval, CLIR)领域。首先对语义相似度度量算法进行综述,然后重点描述基于HowNet的语义相似度度量算法,提出根据知识词典描述语言(Knowledge Dictionary Mark-up Language, KDML)的结构特性将词语语义相似度分为三部分进行计算,每部分采用最大匹配的算法,同时加入义原深度信息以区别对待不同信息含量的义原。较以往同类算法,其计算结果具有区分度,更加符合人的主观感觉。 本文尝试将所建立的汉语语义相似度度量模式应用于跨语言信息检索系统。跨语言信息检索结合传统文本信息检索技术和机器翻译技术,在多方面涉及到语义问题,是语义相似度良好的切入点。两者的结合主要体现在两方面：(1)将语义相似度度量应用于查询翻译,利用语义相似度对查询关键词进行消歧翻译,提高翻译质量；(2)将语义相似度应用于查询扩展,使扩展内容与原查询具有更高相关性,以提高检索的召回率和准确率。 本文提出相对客观的评价标准,如为单独衡量词义消歧的性能,而使用第三届词义消歧系统评价会议(The 3rd Evaluating Word Sense Disambiguation Systems, SENSEVAL-3)语料进行测试；为衡量应用语义相似度于跨语言检索后的性能,又使用第九届文本检索会议(The 9th Text Retrieval Conference, TREC-9) CLIR评价任务的查询集、语料库和结果集进行评估。这使得我们的实验结果相对公正客观,具有一定可比性。本文对原有英汉跨语言信息检索系统进行一定程度的改进,使得各种相关算法都可方便地在系统中进行集成,成为一个研究跨语言信息检索的实验平台,其系统的设计思想充分体现模块化和扩展性。 综上,本文通过综合分析主流的语义相似度算法,而提出一种新的基于HowNet的汉语语义相似度算法,并给出其在英汉跨语言信息检索中的尝试性应用,希望能给相关领域的研究者有所借鉴。