GammaChirp倒谱系数和色度的鲁棒音频指纹技术

结合了听觉模型和音乐的一种新颖的音频指纹识别技术被提出，该技术基于GammaChirp（GC）滤波器组对输入音频进行频率选择性建模。通过离散余弦变换对滤波器组输出进行下采样和去相关，得到GammaChirp频率倒频谱系数（GCFCCs）。同时，将一些最低阶GCFC投影到色度上，用于表征输入的旋律和谐波信息。为了降低维度，采用非负矩阵因子分解对色度矩阵进行处理，同时保持其辨别力。实验证明，该方案具有更稳定的识别率和较低的计算复杂度，相对于基于梅尔频率倒谱系数的方案。