shazam音乐检索算法 附完整c代码

时间:2021-04-27 11:49:53

在讲算法之前,上一些前人的资料。

http://coding-geek.com/how-shazam-works/

https://laplacian.wordpress.com/2009/01/10/how-shazam-works/

http://royvanrijn.com/blog/2010/06/creating-shazam-in-java/

当然历史也有点久远了,如果你有心去百度一下 shazam 算法,

你会发现这类的博客也是不少的。

当然这显得我现在写这个,好像有点多余。

这里我就快速过一下算法的思路。

假设你有一首歌,换句话说,你有一堆数据。

你可以通过各种各样的方式,对它的内容进行抽象表达。

举个例子,对音乐而言,就是歌名,类型,时长等等。

对于一本书而言就是目录,标题,价位之类的属性。

但是有时候我们会忘记具体内容,

只知道大概的印象,这个时候想要找到对应的那个东西就比较困难了。

举个例子,Beyond 乐队的《喜欢你》这首歌,百度上一堆 问“黑凤梨” blabla的。。

而音乐检索算法就是为了提供比较人性化的方式帮忙 搜索音乐。

而shazam 这家公司就是第一个吃螃蟹的"人"。

上面提供的链接里都提到了shazam 算法的思路,需要细节了解的可以移步上面的链接。

shazam 算法分为以下步骤:

1.进行fft变换

2.切分5个频段,取频段中比较有代表性的信息,一般为该频段中强度最大值。

3.将取到的5个点,拼接起来算个字符串hash作为该段音乐的特征

4.以此类推对整个音频重复1,2,3步骤

最终拿到整个音频的所有hash信息。

后面检索音频也就是简单的建立hash库,然后撞hash数量,评分。

hash命中越多就认为越相似。

上图,感受一下,其实我感觉看图也不是很直观,哈哈哈哈。

shazam音乐检索算法 附完整c代码shazam音乐检索算法 附完整c代码

整个算法非常简单,

最核心的点是 切分5个频段,

用上了时序信息去算哈希。

对于有时序的数据,肯定要用上时序性维度,不然是有失偏颇的。

之余图片,就要用空间性维度,之余视频,时间和空间都要有。

这个算法简单粗暴,也有效。

严格意义上讲,这个算法的泛化能力有待商榷。

改进的思路和方向也挺多的。

例如:

1.降低精度,下采样

(之于图像就是缩小图片等)

2.还分为5个频段,但是提取更加具有代表性的特征,

可以采用一些图像思路,例如模糊之后增强

(之于图像一般是计算角点等,详情参考sift)

3.加入更多的时序维度,扩展更多的时序关联,例如临近特征关键点的差距

(之于图像,就是采用卷积提取空间特征等)

4.音量归一化,拉伸音频的分贝值

(之于图像就是直方图拉伸,自动增强,白平衡等)

当然还有很多方法可以进一步拓展,其实核心目标就是控制变量因素。

尽可能的让数据处在先验条件的区间内计算。

其实说难也不难,说简单也不简单。

有另一个音频检索算法就是做了控制变量达到更加强大的鲁棒性。

他就是,dejavu

算法细节参见:http://willdrevo.com/fingerprinting-and-audio-recognition-with-python/

不过dejavu其中有一个地方的思路,我认为不妥,就是在最后算hash特征的时候采用sha-1算法。

我认为可以直接采用最后算出的值改为int16 直接拼合起来就可以了,可以降低算法的复杂度。

dejavu用到了一些图像算法,主要就是用于提取更加具有代表性的特征。

具体算法细节这里就不展开了,有兴趣的朋友可以去好好学习一下。

当然除了以上提到的两个算法之外,还有其他的一些实现,不过都是换汤不换药的节奏。

当然,我本人业余时间在研究自己构思的一个音频检索算法,还在开展中,

算法复杂度当然会更高,但是效果和后续检索准确度会大有提升。

上面提到的shazam和dejavu,本人以纯c 原汁原味实现之。

嗯,shazam的算法,开源给大家学习之。

代码来也:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include "fft.h"
//ref:https://raw.githubusercontent.com/cxong/tinydir/master/tinydir.h
#include "tinydir.h"
#include "timing.h"
#define DR_WAV_IMPLEMENTATION
//ref:https://raw.githubusercontent.com/mackron/dr_libs/master/dr_wav.h
#include "dr_wav.h" int16_t *wavRead_int16(char *filename, uint32_t *sampleRate, uint64_t *totalSampleCount) {
unsigned int channels;
int16_t *buffer = drwav_open_and_read_file_s16(filename, &channels, sampleRate, totalSampleCount);
if (buffer == ) {
fprintf(stderr, "ERROR\n");
exit();
}
if (channels == ) {
int16_t *bufferSave = buffer;
for (int i = ; i < *totalSampleCount; i += ) {
*bufferSave++ = (int16_t) ((buffer[i] + buffer[i + ]) >> );
}
*totalSampleCount = *totalSampleCount >> ;
}
return buffer;
} unsigned long hash(unsigned char *str) {
unsigned long hash = ;
int c;
while (c = *str++)
hash = ((hash << ) + hash) + c;
return hash;
} int generateHashes(char *input_file, int **hashtable, int songid, size_t N, int freqbandWidth, int maxElems) {
printf("reading %s \n", input_file);
uint32_t sampleRate = ;
uint64_t samplesize = ;
int16_t *pcmdata = wavRead_int16(input_file, &sampleRate, &samplesize);
float *inputBuffer = (float *) calloc(sizeof(float), N);
fft_complex *outBuffer = (fft_complex *) calloc(sizeof(fft_complex), N);
int sect = ;
int cnt = ;
int numHashes = ;
for (int i = ; i < samplesize; i++) {
if (sect < N) {
inputBuffer[sect] = (float) pcmdata[i];
sect++;
} else {
sect = ;
i -= ;
cnt++;
fft_plan plan = fft_plan_dft_r2c_1d(N, inputBuffer, outBuffer, );
fft_execute(plan);
fft_destroy_plan(plan);
int freq1 = , freq2 = , freq3 = , freq4 = , freq5 = ;
int pt1 = , pt2 = , pt3 = , pt4 = , pt5 = ;
int freqbandWidth2 = freqbandWidth * ;
int freqbandWidth3 = freqbandWidth * ;
int freqbandWidth4 = freqbandWidth * ;
int freqbandWidth5 = freqbandWidth * ;
int freqbandWidth6 = freqbandWidth * ;
for (int k = freqbandWidth; k < freqbandWidth6; k++) {
int freq = (outBuffer[k].real > ) ? (int) outBuffer[k].real : (int) ( - outBuffer[k].real);
int Magnitude = (int) (log10f((freq + )) * );
if (k >= freqbandWidth && k < freqbandWidth2 && Magnitude > freq1) {
freq1 = Magnitude;
pt1 = k;
} else if (k >= freqbandWidth2 && k < freqbandWidth3 && Magnitude > freq2) {
freq2 = Magnitude;
pt2 = k;
} else if (k >= freqbandWidth3 && k < freqbandWidth4 && Magnitude > freq3) {
freq3 = Magnitude;
pt3 = k;
} else if (k >= freqbandWidth4 && k < freqbandWidth5 && Magnitude > freq4) {
freq4 = Magnitude;
pt4 = k;
} else if (k >= freqbandWidth5 && k < freqbandWidth6 && Magnitude > freq5) {
freq5 = Magnitude;
pt5 = k;
}
}
char buffer[];
sprintf(buffer, "%d%d%d%d%d", pt1, pt2, pt3, pt4, pt5);
unsigned long hashresult = hash(buffer) % maxElems;
int key = (int) hashresult;
if (key < )
printf("Invalid key %d\n", key);
hashtable[key][songid]++;
numHashes++;
}
}
free(pcmdata);
free(inputBuffer);
free(outBuffer);
return numHashes;
} int main(int argc, char *argv[]) {
printf("Audio Processing\n");
printf("shazam audio hash\n");
printf("blog: http://cpuimage.cnblogs.com/\n");
int N = ;
int freqbandWidth = ;
int maxSongs = ;
size_t maxElems = ;
int **hashTable;
int i = , n = ;
float count = ;
int numsongs = ;
char filenames[maxSongs + ][_TINYDIR_FILENAME_MAX];
int filesizes[maxSongs + ];
int songScores[maxSongs + ];
float songMatch[maxSongs + ];
printf("running... \n");
if (argc < ) {
printf("no excerpt file to open \n");
exit();
}
double start_total = now();
hashTable = (int **) calloc(maxElems, sizeof(int *));
for (i = ; i < maxElems; i++)
hashTable[i] = (int *) calloc(maxSongs + , sizeof(int));
printf("Generating hashes for original files.. \n");
tinydir_dir dir;
tinydir_open(&dir, "data");
while (dir.has_next) {
tinydir_file file;
tinydir_readfile(&dir, &file);
if (file.is_reg) {
numsongs++;
double startTime = now();
filesizes[numsongs] = generateHashes(file.path, hashTable, numsongs, N, freqbandWidth, maxElems);
size_t time_interval = (size_t) (calcElapsed(startTime, now()) * );
songScores[numsongs] = ;
printf("%d:%d hashes for %s\n", numsongs, filesizes[numsongs], file.path);
printf("Time taken: %d seconds %d milliseconds\n", time_interval / , time_interval % );
strcpy(filenames[numsongs], file.name);
}
tinydir_next(&dir);
}
tinydir_close(&dir);
printf("Generating hashes for recorded file.. \n");
generateHashes(argv[], hashTable, , N, freqbandWidth, maxElems);
printf("Calculating score.. \n");
for (i = ; i < maxElems; i++) {
if (hashTable[i][] > ) {
for (n = ; n <= maxSongs; n++) {
if (hashTable[i][n] >= hashTable[i][])
songScores[n] = songScores[n] + hashTable[i][];
else
songScores[n] = songScores[n] + hashTable[i][n];;
}
}
}
for (i = ; i <= numsongs; i++) {
songMatch[i] = ((float) songScores[i]) / ((float) filesizes[i]);
printf("Score for %s = %f\n", filenames[i], songMatch[i]);
if (songMatch[i] > count) {
count = songMatch[i];
n = i;
}
}
printf("Best Score: %s\n", filenames[n]);
for (i = ; i < maxElems; i++)
free(hashTable[i]);
free(hashTable);
size_t msec = (size_t) (calcElapsed(start_total, now()) * );
printf("Total time taken: %d seconds %d milliseconds\n", msec / , msec % ); return ;
}

项目地址:

https://github.com/cpuimage/shazam

稍微说明一下:

在对应文件下建一个“data”的文件夹,存放需要进行计算hash备档的音频文件。

然后 直接传一个文件名过去,先计算"data"下所有文件的hash,然后计算传的目标文件的hash。

计算hash碰撞,输出相似度得分。

例如:

shazam_demo.exe 有没有.wav

输出:

running...

Generating hashes for original files..

reading data/冯心怡 - 暧昧(Cover 薛之谦).wav

1:4881 hashes for data/冯心怡 - 暧昧(Cover 薛之谦).wav

Time taken: 0 seconds 268 milliseconds

reading data/薛之谦 - 别.wav

2:3370 hashes for data/薛之谦 - 别.wav

Time taken: 0 seconds 186 milliseconds

reading data/薛之谦 - 暧昧.wav

3:4879 hashes for data/薛之谦 - 暧昧.wav

Time taken: 0 seconds 271 milliseconds

reading data/薛之谦 - 有没有.wav

4:3938 hashes for data/薛之谦 - 有没有.wav

Time taken: 0 seconds 214 milliseconds

reading data/赵大雄 - 有没有(Cover 薛之谦).wav

5:3937 hashes for data/赵大雄 - 有没有(Cover 薛之谦).wav

Time taken: 0 seconds 215 milliseconds

Generating hashes for recorded file..

reading 有没有.wav

Calculating score..

Score for 冯心怡 - 暧昧(Cover 薛之谦).wav = 0.028478

Score for 薛之谦 - 别.wav = 0.025519

Score for 薛之谦 - 暧昧.wav = 0.026645

Score for 薛之谦 - 有没有.wav = 1.000000

Score for 赵大雄 - 有没有(Cover 薛之谦).wav = 0.036830

Best Score: 薛之谦 - 有没有.wav

Total time taken: 1 seconds 413 milliseconds

这个工程只是用来练手学习思路,现在它的使命已经结束。

偷偷说一句,扫头像,有打赏,就有猛料。

以上,权当抛砖引玉。

独乐乐,不如众乐乐。

若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨。

邮箱地址是: 
gaozhihan@vip.qq.com