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变换域音频指纹算法研究的综述报告
随着数字媒体的普及和便携性的提高，音频文件被广泛应用于多媒体应用中，音频指纹技术作为其中一种流行的检索技术，已经被广泛应用于音乐检索、广告识别和版权保护等领域。传统的音频指纹算法主要是时域和频域的，但这些算法并不适合对音频的复杂度和多样性进行准确的检测。为此，研究人员开始将其扩展到变换域中，使其能够更好地应对异构性音频的检索问题。本文将对变换域音频指纹算法的研究进行综述。
变换域音频指纹算法需要把输入音频信号从时域或频域转换为另一个域，然后在该域中提取关键信息以生成指纹，以便之后的检索或识别过程中，能够更准确地进行匹配。常用的变换域包括小波域、短时傅里叶域和倒谱域等。
短时傅里叶变换（STFT）是一种经典的时频分析方法，也是音频指纹算法中应用最广泛的变换域。它将信号分段之后，进行傅里叶变换，并取得频率间隔相等的傅里叶系数。这样得到的短时傅里叶变换系数可以作为特征来描述音频的时频信息。常用的基于STFT的音频指纹算法有：打击乐器识别算法（MIP）、常用特定子序列（USC）、将峰值凸度应用于音频指纹（PCP）等等。
小波变换算法在信号压缩领域中应用广泛。小波变换是基于特定的小波函数，将信号从时域转换到小波域，这种变换不仅保留了时频信息，还提供了更多高层次的时空特征，使得算法在处理复杂音频信号时有更好的效果。基于小波变换的常见音频指纹算法有：基于小波分析的渐进间隔法（WAP）、基于小波包分析和模糊C均值算法的音频指纹生成方法（WPFCM）等等。
倒谱变换是一个比较古老的信号分析方法，它将离散信号的傅里叶系数用一组复数序列来表示。该算法消除了语音信号的色彩信息和语速信息，只保留了音高信息，这种指纹算法同时具有时域和谱域的特性，其目的是将音频转换到另一种特征空间进行指纹提取，从而降低复杂度和受噪声干扰问题。常见的基于倒谱变换的音频指纹算法有：基于开发消减和加性的语音指纹算法（DCSH-M）和改进的快速匹配（SFM）算法等。
总体来说，变换域音频指纹算法综合考虑了时域和频域方面的特性，使得算法对于复杂音频有更好的提取能力和鲁棒性。与传统的音频指纹算法相比，变换域算法具有更高的匹配精度和检索速度。但是，随着音频文件的体积增大，变换域音频指纹算法所需的计算量很大，也受到信号内部有限精度和大小的约束，因此如何在不降低算法性能的情况下减少其计算成本，仍是一个需要进一步研究的问题。