Audio-fingerprints and associated indexing strategies for the purpose of large-scale audio-identification - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Access content directly
Theses Year : 2013

Audio-fingerprints and associated indexing strategies for the purpose of large-scale audio-identification

Empreintes audio et stratégies d'indexation associées pour l'identification audio à grande échelle

Abstract

N this work we give a precise definition of large scale audio identification. In particular, we make a distinction between exact and approximate matching. In the first case, the goal is to match two signals coming from one same recording with different post-processings. In the second case, the goal is to match two signals that are musically similar. In light of these definitions, we conceive and evaluate different audio-fingerprint models.
Dans cet ouvrage, nous définissons précisément ce qu’est l’identification audio à grande échelle. En particulier, nous faisons une distinction entre l’identification exacte, destinée à rapprocher deux extraits sonores provenant d’un même enregistrement, et l’identification approchée, qui gère également la similarité musicale entre les signaux. A la lumière de ces définitions, nous concevons et examinons plusieurs modèles d’empreinte audio et évaluons leurs performances, tant en identification exacte qu’en identificationapprochée.
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Dates and versions

tel-01307915 , version 1 (27-04-2016)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01307915 , version 1

Cite

Sébastien Fenet. Audio-fingerprints and associated indexing strategies for the purpose of large-scale audio-identification. Signal and Image processing. Télécom ParisTech, 2013. English. ⟨NNT : 2013ENST0051⟩. ⟨tel-01307915⟩
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