ScholarGate
Assistent
Machine learningHashing and identification

Empremta d'àudio

L'empremta d'àudio és una tècnica per crear un identificador compacte i robust (empremta) per a enregistraments d'àudio que representa de manera única el contingut, alhora que és tolerant a modificacions com ara compressió, soroll o desplaçament temporal. Introduïda per Haitsma i Kalker (2002), subjau als serveis d'identificació musical com Shazam i és fonamental per a l'aplicació de drets d'autor, la concordança musical i la deduplicació de biblioteques. Una empremta no és un hash de forma d'ona; captura el contingut perceptual i es manté estable davant alteracions raonables de l'àudio.

Obre a MethodMindAviatApply, compare, get guidance
Tools & resources
Baixa les diapositives
Learn & explore
VídeoAviat

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  1. Haitsma, J., & Kalker, T. (2002). A highly robust audio fingerprinting system. In Proceedings of the International Symposium on Music Information Retrieval. link
  2. Wang, A. L. (2003). An industrial-strength audio search algorithm. In Proceedings of the International Symposium on Music Information Retrieval. link
  3. Cano, P., Batlle, E., Kalker, T., & Haitsma, J. (2005). A review of audio fingerprinting. Journal of the Audio Engineering Society, 53(9), 804-825. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Audio Fingerprinting Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/music-information-retrieval/audio-fingerprinting

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat

Citat per

ScholarGateAudio Fingerprinting (Audio Fingerprinting Algorithm). Recuperat el 2026-06-17 de https://scholargate.app/ca/music-information-retrieval/audio-fingerprinting · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026