Идентификационная технология содержания YouTube?
Существуют два основных подхода:
Либо
- Разделите его на JObject (например,
JObject.Parse(json)); изменить график объекта , обновив вложенные объекты JObject во время перемещения; сериализуйте исходный JObject, который теперь представляет измененный граф объектов.
Или
- десериализуйте JSON для сильно типизированных объектов без дополнительные свойства. Свойства, которые не присутствуют в типах C #, будут отключены. Затем сериализовал только десериализованный объект.
1 ответ
Pedro Moreno и другие в Google/Youtube работает над ним. Они используют преобразователи конечного состояния для распознавания последовательностей единицы телефона с плеером , подобный фонемам в автоматическом распознавании речи.
Выезд эта статья:
- Eugene Weinstein, Pedro J. Moreno; Музыкальная Идентификация со Взвешенными Преобразователями Конечного состояния , Продолжения Международной конференции в Акустике, Обработке речи и Обработке сигналов (ICASSP), 2007.
, Если Вы изменяете скорость или подачу всюду по целой песне, я удивлен, что эти алгоритмы все еще распознают песню. Но возможно они нормализуют подачу и скорость (использующий время между ударами), чтобы быть в состоянии распознать покрытые версии также, не только исходные. Но и не удивительно, что это может проигнорировать звуковые сигналы, которые Вы добавили, так как существует достаточно подобия в Вашем аудиопотоке иначе.
(На самом деле основанный на конечном состоянии алгоритм был бы потрясающ относиться к моей библиотеке iTunes, отметить файлы правильно. Поскольку сервисы как MusicBrainz полагается на более или менее точные совпадения хеша Вашего аудио и записи базы данных, тогда как метод преобразователя, кажется, более терпим к различию в распознавании файлов.)