SoundFingerprinting 开源项目教程

项目介绍

SoundFingerprinting 是一个用 C# 编写的开源框架，专为音频和视频识别设计。它结合了数字信号处理、数据挖掘和音频/视频识别技术，提供了一个高效的算法，用于快速插入和检索声学和视频指纹，具有高精度和召回率。该框架适用于公司、爱好者和研究人员，旨在解决音频和视频内容的识别问题。

项目快速启动

安装

首先，通过 NuGet 安装 SoundFingerprinting 包：

Install-Package SoundFingerprinting

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何从音频文件中提取声学指纹，并使用这些指纹来识别未知的音频查询：

using SoundFingerprint.Audio;
using SoundFingerprint.Fingerprinting;
using SoundFingerprint.InMemory;
using SoundFingerprint.Query;

// 初始化服务
private readonly IModelService modelService = new InMemoryModelService(); // 在 RAM 中存储指纹
private readonly IAudioService audioService = new SoundFingerprintAudioService(); // 默认音频服务

// 提取指纹
var audioFile = "path/to/your/audiofile.mp3";
var hashedFingerprints = audioService.CreateFingerprintsFromAudioFile(audioFile);
modelService.Insert(hashedFingerprints);

// 识别未知音频
var queryResult = modelService.Query(hashedFingerprints);
if (queryResult.IsSuccessful)
{
    Console.WriteLine($"匹配的音频 ID: {queryResult.TrackId}");
}
else
{
    Console.WriteLine("未找到匹配的音频。");
}

应用案例和最佳实践

应用案例

SoundFingerprinting 已被成功应用于多个场景，包括：

1. 音频文件去重：通过识别音频文件中的相似片段，帮助用户去除重复的音频内容。
2. 版权检测：用于检测和识别受版权保护的音乐作品，确保合法使用。
3. 广告识别：在视频内容中自动识别和标记广告片段，便于内容管理和分析。

最佳实践

• 优化内存使用：对于大规模数据集，考虑使用分布式存储解决方案，而不是默认的内存存储。
• 定期更新：保持框架和依赖项的最新版本，以利用最新的性能改进和 bug 修复。
• 测试覆盖：确保编写充分的单元测试和集成测试，以验证识别算法的准确性和稳定性。

典型生态项目

相关项目

1. Plex Credits Detect：增强 Plex 的内置介绍检测，额外检测片尾字幕。

   • GitHub 链接：cjmanca/plex-credits-detect
   • 星标数：114

2. Open source audio fingerprinting in .NET：一个纯 C# 编写的音频指纹识别算法。

   • GitHub 链接：AddictedCS/soundfingerprinting
   • 星标数：931

这些项目与 SoundFingerprinting 一起构成了一个丰富的音频识别生态系统，为用户提供了多种工具和解决方案。