RU2018145032A - Устройство для определения информации о подобии, способ для определения информации о подобии, устройство для определения информации автокорреляции, устройство для определения информации о взаимной корреляции и компьютерная программа - Google Patents
Устройство для определения информации о подобии, способ для определения информации о подобии, устройство для определения информации автокорреляции, устройство для определения информации о взаимной корреляции и компьютерная программа Download PDFInfo
- Publication number
- RU2018145032A RU2018145032A RU2018145032A RU2018145032A RU2018145032A RU 2018145032 A RU2018145032 A RU 2018145032A RU 2018145032 A RU2018145032 A RU 2018145032A RU 2018145032 A RU2018145032 A RU 2018145032A RU 2018145032 A RU2018145032 A RU 2018145032A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- values
- zero
- sequence
- information
- moreover
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
- G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F7/00—Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
- G06F7/02—Comparing digital values
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/02—Preprocessing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/08—Feature extraction
- G06F2218/10—Feature extraction by analysing the shape of a waveform, e.g. extracting parameters relating to peaks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/12—Classification; Matching
- G06F2218/16—Classification; Matching by matching signal segments
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10H—ELECTROPHONIC MUSICAL INSTRUMENTS; INSTRUMENTS IN WHICH THE TONES ARE GENERATED BY ELECTROMECHANICAL MEANS OR ELECTRONIC GENERATORS, OR IN WHICH THE TONES ARE SYNTHESISED FROM A DATA STORE
- G10H2210/00—Aspects or methods of musical processing having intrinsic musical character, i.e. involving musical theory or musical parameters or relying on musical knowledge, as applied in electrophonic musical tools or instruments
- G10H2210/031—Musical analysis, i.e. isolation, extraction or identification of musical elements or musical parameters from a raw acoustic signal or from an encoded audio signal
- G10H2210/076—Musical analysis, i.e. isolation, extraction or identification of musical elements or musical parameters from a raw acoustic signal or from an encoded audio signal for extraction of timing, tempo; Beat detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Claims (59)
1. Устройство (100; 200; 300) для определения информации (122; 222; 332) о подобии на основе одного или нескольких входных сигналов (112; 212; 312, 314), которые являются звуковыми сигналами или видеосигналами,
причем устройство сконфигурировано для определения информации (114; 214; 322, 324) о переходе через ноль, описывающей количество переходов через ноль в соответствующей части (422, 424, 426, 432, 434, 436; 522, 524, 526, 542, 544, 546) для множества частей по меньшей мере одного из упомянутого одного или нескольких входных сигналов, и
причем устройство сконфигурировано для выполнения сравнения на основе информации о переходе через ноль, чтобы определить информацию о подобии, описывающую подобие между разными частями или сегментами одного входного сигнала либо между разными частями или сегментами двух сравниваемых сигналов;
причем устройство сконфигурировано для определения двух или более характерных значений на каждый блок сигнала для множества блоков сигнала,
причем упомянутые два или более характерных значения описывают признаки блоков сигнала, и
причем упомянутые два или более характерных значения содержат значение перехода через ноль, которое является информацией о переходе через ноль; и
причем устройство сконфигурировано для определения меры спектральной неравномерности в качестве одного из двух характерных значений, которые определяются на каждый блок сигнала, и/или
причем устройство сконфигурировано для определения значений спектрального потока в качестве одного из двух характерных значений, которые определяются на каждый блок сигнала,
причем значения спектрального потока описывают изменение между спектрами двух соответствующих последовательных блоков сигнала в виде одного количественного значения;
причем устройство сконфигурировано для выполнения сравнения на основе упомянутых двух или более характерных значений, чтобы определить информацию о подобии,
причем устройство сконфигурировано для выполнения первого сравнения на основе последовательности характерных значений первого типа для множества блоков сигнала и выполнения второго сравнения на основе последовательности характерных значений второго типа для множества блоков сигнала,
причем устройство сконфигурировано для сравнения последовательности (322; 450) первых значений перехода через ноль, которая содержит множество значений перехода через ноль, и последовательности (324; 456) вторых значений перехода через ноль, которая содержит множество значений перехода через ноль, для получения информации о подобии, описывающей подобие между первым сегментом (420) сигнала и вторым сегментом (430) сигнала,
причем последовательность первых значений перехода через ноль соответствует первому сегменту сигнала, и причем последовательность вторых значений перехода через ноль соответствует второму сегменту сигнала, и
причем значения перехода через ноль составляют информацию о переходе через ноль;
причем устройство сконфигурировано для сравнения результата первого сравнения и результата второго сравнения, чтобы получить информацию о надежности;
причем устройство сконфигурировано для приема одного или нескольких звуковых сигналов или одного или нескольких видеосигналов в качестве упомянутого одного или нескольких входных сигналов (112; 212; 312, 314) и для определения информации (114; 214; 322, 324) о переходе через ноль на основе упомянутого одного или нескольких звуковых сигналов или на основе упомянутого одного или нескольких видеосигналов.
2. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для определения общего количества переходов через ноль, или количества восходящих переходов через ноль, или количества нисходящих переходов через ноль в качестве информации (114; 214; 322, 324) о переходе через ноль для множества частей (422, 424, 426, 432, 434, 436; 522, 524, 526, 542, 544, 546) упомянутого по меньшей мере одного из упомянутого одного или нескольких входных сигналов.
3. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для определения частоты переходов через ноль в качестве информации (114; 214; 322, 324) о переходе через ноль для множества частей (422, 424, 426, 432, 434, 436; 522, 524, 526, 542, 544, 546) упомянутого по меньшей мере одного из упомянутого одного или нескольких входных сигналов.
4. Устройство по п. 1, причем устройство (100; 200; 300) сконфигурировано для определения информации (114; 214; 322, 324) о переходе через ноль, так что по меньшей мере одно значение перехода через ноль ассоциируется с каждой частью (422, 424, 426, 432, 434, 436; 522, 524, 526, 542, 544, 546) из множества частей упомянутого по меньшей мере одного из упомянутого одного или нескольких входных сигналов.
5. Устройство (100; 200; 300) по п. 1,
причем устройство сконфигурировано для определения последовательности (114, 214, 322, 450) первых значений перехода через ноль для первого сегмента (420; 520) сигнала, причем первый сегмент сигнала содержит множество блоков (422, 424, 426; 522, 524, 526) сигнала, и причем последовательность первых значений перехода через ноль содержит одно или несколько значений перехода через ноль, ассоциированных с каждым из блоков сигнала первого сегмента сигнала; и
причем устройство сконфигурировано для определения последовательности (114, 214, 324, 456) вторых значений перехода через ноль для второго сегмента (430; 540) сигнала, причем второй сегмент сигнала содержит множество блоков (432, 434, 436; 542, 544, 546) сигнала, и причем последовательность вторых значений перехода через ноль содержит одно или несколько значений перехода через ноль, ассоциированных с каждым из блоков сигнала второго сегмента сигнала.
6. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для вычисления корреляционного значения с использованием последовательности (322; 450) первых значений перехода через ноль и последовательности (324; 456) вторых значений перехода через ноль для получения информации (122; 222; 332) о подобии; или
причем устройство сконфигурировано для вычисления значения разницы средней величины с использованием последовательности первых значений перехода через ноль и последовательности вторых значений перехода через ноль, чтобы получить информацию о подобии; или
причем устройство сконфигурировано для вычисления нормы разницы между последовательностью первых значений перехода через ноль и последовательностью вторых значений перехода через ноль для получения информации о подобии; или
причем устройство сконфигурировано для вычисления евклидова расстояния между последовательностью первых значений перехода через ноль и последовательностью вторых значений перехода через ноль для получения информации о подобии.
7. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для вычисления множества значений меры разности между последовательностью первых значений перехода через ноль, или ее частью, и множеством сдвинутых во времени версий последовательности вторых значений перехода через ноль, или ее сдвинутых во времени частей, чтобы получить информацию (232; 342) о сдвиге во времени, который обеспечивает максимальное подобие между последовательностью первых значений перехода через ноль, или ее частью, и сдвинутой во времени версией последовательности вторых значений перехода через ноль, или ее частью.
8. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для вычисления корреляционной функции с использованием последовательности (322; 450) первых значений перехода через ноль и последовательности (324; 456) вторых значений перехода через ноль, чтобы получить информацию (232; 342) о сдвиге во времени, который обеспечивает максимальное подобие между последовательностью первых значений перехода через ноль, или ее частью, и сдвинутой во времени версией последовательности вторых значений перехода через ноль, или ее частью; или
причем устройство сконфигурировано для вычисления функции разницы средней величины с использованием последовательности первых значений перехода через ноль и последовательности вторых значений перехода через ноль, для сравнения части последовательности первых значений перехода через ноль и сдвинутых во времени частей последовательности вторых значений перехода через ноль, и для получения информации о сдвиге (d) во времени, который обеспечивает максимальное подобие между последовательностью (x1(t); 322; 450) первых значений перехода через ноль, или ее частью, и сдвинутой во времени версией (x2(t+d)) последовательности (x2(t); 32; 456) вторых значений перехода через ноль, или ее частью.
9. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для удаления постоянной составляющей из последовательности (114; 214; 322) первых значений перехода через ноль и/или из последовательности (324) вторых значений перехода через ноль перед сравнением последовательности первых значений перехода через ноль и последовательности вторых значений перехода через ноль.
10. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для удаления постоянной составляющей из упомянутого одного или нескольких входных сигналов (112; 212; 312, 314) и/или применения фильтрации верхних частот к упомянутому одному или нескольким входным сигналам перед определением информации о переходе через ноль.
11. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, в котором характерные значения содержат положительное значение перехода через ноль, описывающее количество восходящих переходов через ноль в соответствующем блоке сигнала, и отрицательное значение перехода через ноль, описывающее количество нисходящих переходов через ноль в соответствующем блоке сигнала, на каждый блок сигнала.
12. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для определения одного из двух характерных значений, которые определяются на каждый блок сигнала, с использованием представления соответствующего блока сигнала в частотной области.
13. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для определения значений спектральной неравномерности, описывающих неравномерность спектра соответствующего блока сигнала, в качестве одного из двух характерных значений, которые определяются на каждый блок сигнала.
14. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для определения коэффициентов линейного предсказания (LPC) для соответствующего блока сигнала в качестве одного из двух характерных значений, которые определяются на каждый блок сигнала.
15. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для приема одного или нескольких звуковых сигналов или одного или нескольких видеосигналов в качестве упомянутого одного или нескольких входных сигналов (112; 212; 312, 314) и для определения информации (114; 214; 322, 324) о переходе через ноль на основе упомянутого одного или нескольких звуковых сигналов или на основе упомянутого одного или нескольких видеосигналов.
16. Устройство (100; 200; 300) по п. 1, причем устройство сконфигурировано для использования информации (122; 222; 332) о подобии, чтобы получить информацию об автокорреляции касательно звукового сигнала или видеосигнала; или
причем устройство сконфигурировано для использования информации о подобии, чтобы получить информацию о взаимной корреляции относительно двух звуковых сигналов или относительно двух видеосигналов; или
причем устройство сконфигурировано для использования информации о подобии, чтобы определить сдвиг (232; 342) во времени для получения наилучшего возможного выравнивания между двумя звуковыми сигналами, или чтобы определить сдвиг (232; 342) во времени для получения наилучшего возможного выравнивания между двумя видеосигналами.
17. Устройство по п. 1, причем устройство сконфигурировано для определения на первом этапе первой информации о переходе через ноль с использованием размера первого блока и для выполнения сравнения на основе первой информации о переходе через ноль, чтобы получить информацию, представляющую сдвиг во времени между подобными областями упомянутого одного или нескольких входных сигналов, и
причем устройство сконфигурировано для определения на втором этапе второй информации о переходе через ноль с использованием размера второго блока, чтобы получить уточненную информацию, представляющую сдвиг во времени между подобными областями упомянутого одного или нескольких входных сигналов,
причем диапазон, для которого определяется вторая информация о переходе через ноль, зависит от информации, представляющей сдвиг во времени между подобными областями упомянутого одного или нескольких входных сигналов, полученной на первом этапе, и причем размер второго блока меньше размера первого блока.
18. Способ (700) для определения информации о подобии на основе одного или нескольких входных сигналов, которые являются звуковыми сигналами или видеосигналами,
причем способ содержит этапы, на которых определяют (710) информацию о переходе через ноль, описывающую количество переходов через ноль в соответствующей части для множества частей по меньшей мере одного из упомянутого одного или нескольких входных сигналов, и
причем способ содержит этап, на котором выполняют (720) сравнение на основе информации о переходе через ноль, чтобы определить информацию о подобии, описывающую подобие между разными частями или сегментами одного входного сигнала либо между разными частями или сегментами двух сравниваемых сигналов;
причем способ содержит этап, на котором определяют два или более характерных значения на каждый блок сигнала для множества блоков сигнала,
причем упомянутые два или более характерных значения описывают признаки блоков сигнала, и
причем упомянутые два или более характерных значения содержат значение перехода через ноль, которое является информацией о переходе через ноль; и
причем способ содержит этап, на котором определяют меры спектральной неравномерности в качестве одного из упомянутых двух или более характерных значений, которые определяются на каждый блок сигнала, и/или
причем способ содержит этап, на котором определяют значения спектрального потока в качестве одного из упомянутых двух или более характерных значений, которые определяются на каждый блок сигнала,
причем значения спектрального потока описывают изменение между спектрами двух соответствующих последовательных блоков сигнала в виде одного количественного значения;
причем способ содержит этап, на котором выполняют сравнение на основе упомянутых двух или более характерных значений, чтобы определить информацию о подобии,
причем первое сравнение выполняют на основе последовательности характерных значений первого типа для множества блоков сигнала, и причем второе сравнение выполняют на основе последовательности характерных значений второго типа для множества блоков сигнала,
причем последовательность (322; 450) первых значений перехода через ноль, которая содержит множество значений перехода через ноль, и последовательность (324; 456) вторых значений перехода через ноль, которая содержит множество значений перехода через ноль, сравнивают для получения информации о подобии, описывающей подобие между первым сегментом (420) сигнала и вторым сегментом (430) сигнала,
причем последовательность первых значений перехода через ноль соответствует первому сегменту сигнала, и причем последовательность вторых значений перехода через ноль соответствует второму сегменту сигнала, и
причем значения перехода через ноль составляют информацию о переходе через ноль,
причем сравнивают результат первого сравнения и результат второго сравнения, чтобы получить информацию о надежности;
причем способ содержит этап, на котором принимают один или несколько звуковых сигналов или один или несколько видеосигналов в качестве упомянутого одного или нескольких входных сигналов (112; 212; 312, 314) и определяют информацию (114; 214; 322, 324) о переходе через ноль на основе упомянутого одного или нескольких звуковых сигналов или на основе упомянутого одного или нескольких видеосигналов.
19. Компьютерная программа для выполнения способа по п. 18, когда компьютерная программа исполняется на компьютере.
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP16170744.3 | 2016-05-20 | ||
| EP16170744 | 2016-05-20 | ||
| EP16199181.5A EP3246824A1 (en) | 2016-05-20 | 2016-11-16 | Apparatus for determining a similarity information, method for determining a similarity information, apparatus for determining an autocorrelation information, apparatus for determining a cross-correlation information and computer program |
| EP16199181.5 | 2016-11-16 | ||
| PCT/EP2017/062044 WO2017198794A1 (en) | 2016-05-20 | 2017-05-18 | Apparatus for determining a similarity information, method for determining a similarity information, apparatus for determining an autocorrelation information, apparatus for determining a cross-correlation information and computer program |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2018145032A3 RU2018145032A3 (ru) | 2020-06-22 |
| RU2018145032A true RU2018145032A (ru) | 2020-06-22 |
| RU2747442C2 RU2747442C2 (ru) | 2021-05-05 |
Family
ID=56117481
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018145032A RU2747442C2 (ru) | 2016-05-20 | 2017-05-18 | Устройство для определения информации о подобии, способ для определения информации о подобии, устройство для определения информации автокорреляции, устройство для определения информации о взаимной корреляции и компьютерная программа |
Country Status (13)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10565284B2 (ru) |
| EP (2) | EP3246824A1 (ru) |
| JP (2) | JP6962664B2 (ru) |
| KR (1) | KR102306332B1 (ru) |
| CN (1) | CN109478198B (ru) |
| AU (1) | AU2017266384B2 (ru) |
| BR (1) | BR112018073889B1 (ru) |
| CA (1) | CA3024772C (ru) |
| ES (1) | ES3008986T3 (ru) |
| MX (1) | MX2018014113A (ru) |
| PL (1) | PL3458973T3 (ru) |
| RU (1) | RU2747442C2 (ru) |
| WO (1) | WO2017198794A1 (ru) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009157209A1 (ja) | 2008-06-27 | 2009-12-30 | 株式会社バイオベルデ | 細胞および組織の凍結保存用組成物 |
| EP3246824A1 (en) * | 2016-05-20 | 2017-11-22 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Apparatus for determining a similarity information, method for determining a similarity information, apparatus for determining an autocorrelation information, apparatus for determining a cross-correlation information and computer program |
| CN111341302B (zh) * | 2020-03-02 | 2023-10-31 | 苏宁云计算有限公司 | 一种语音流采样率确定方法及装置 |
| TWI766259B (zh) * | 2020-03-27 | 2022-06-01 | 莊龍飛 | 運動課程評分方法與系統、電腦程式產品 |
Family Cites Families (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5846396A (ja) * | 1981-09-16 | 1983-03-17 | 株式会社日立製作所 | 音声信号検出装置 |
| JPS607459A (ja) * | 1983-06-27 | 1985-01-16 | 松下電器産業株式会社 | 音響装置 |
| JPS62194298A (ja) * | 1986-02-21 | 1987-08-26 | 株式会社日立製作所 | ピツチ抽出方式 |
| JPH02203397A (ja) * | 1989-02-02 | 1990-08-13 | Toshiba Corp | 有音・無音検出方式 |
| JPH0689095A (ja) * | 1992-09-08 | 1994-03-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音響信号選択装置 |
| US6570991B1 (en) * | 1996-12-18 | 2003-05-27 | Interval Research Corporation | Multi-feature speech/music discrimination system |
| US9191260B1 (en) * | 1999-04-05 | 2015-11-17 | Lightworks Ii, Llc | Method and apparatus to determine a match between signals |
| JP3823804B2 (ja) * | 2001-10-22 | 2006-09-20 | ソニー株式会社 | 信号処理方法及び装置、信号処理プログラム、並びに記録媒体 |
| TW564400B (en) * | 2001-12-25 | 2003-12-01 | Univ Nat Cheng Kung | Speech coding/decoding method and speech coder/decoder |
| US8024390B2 (en) * | 2005-07-01 | 2011-09-20 | Schneider Electric USA, Inc. | Automated data alignment based upon indirect device relationships |
| CN101292241B (zh) | 2005-10-17 | 2012-06-06 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于计算第一特征矢量和第二特征矢量之间相似性度量的方法和设备 |
| CN101292280B (zh) * | 2005-10-17 | 2015-04-22 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 导出音频输入信号的一个特征集的方法 |
| JP2007292940A (ja) * | 2006-04-24 | 2007-11-08 | Toyota Motor Corp | 音声識別装置及び音声識別方法 |
| JP2008257020A (ja) * | 2007-04-06 | 2008-10-23 | Alpine Electronics Inc | メロディーの類似度算出方法及び類似度算出装置 |
| US8064552B2 (en) * | 2008-06-02 | 2011-11-22 | Harris Corporation | Adaptive correlation |
| JP2011065093A (ja) * | 2009-09-18 | 2011-03-31 | Toshiba Corp | オーディオ信号補正装置及びオーディオ信号補正方法 |
| JP5569228B2 (ja) * | 2010-08-02 | 2014-08-13 | ソニー株式会社 | テンポ検出装置、テンポ検出方法およびプログラム |
| JP5641326B2 (ja) * | 2010-12-21 | 2014-12-17 | ソニー株式会社 | コンテンツ再生装置および方法、並びにプログラム |
| JP2012203351A (ja) * | 2011-03-28 | 2012-10-22 | Yamaha Corp | 子音識別装置、およびプログラム |
| US8379800B2 (en) * | 2011-03-29 | 2013-02-19 | Microsoft Corporation | Conference signal anomaly detection |
| DE102014011424A1 (de) * | 2014-07-31 | 2016-02-04 | Airbus Operations Gmbh | Technik der zerstörungsfreien Prüfung |
| EP3246824A1 (en) * | 2016-05-20 | 2017-11-22 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Apparatus for determining a similarity information, method for determining a similarity information, apparatus for determining an autocorrelation information, apparatus for determining a cross-correlation information and computer program |
-
2016
- 2016-11-16 EP EP16199181.5A patent/EP3246824A1/en not_active Withdrawn
-
2017
- 2017-05-18 BR BR112018073889-1A patent/BR112018073889B1/pt active IP Right Grant
- 2017-05-18 KR KR1020187036689A patent/KR102306332B1/ko active Active
- 2017-05-18 WO PCT/EP2017/062044 patent/WO2017198794A1/en not_active Ceased
- 2017-05-18 RU RU2018145032A patent/RU2747442C2/ru active
- 2017-05-18 CN CN201780045322.XA patent/CN109478198B/zh active Active
- 2017-05-18 EP EP17723440.8A patent/EP3458973B1/en active Active
- 2017-05-18 AU AU2017266384A patent/AU2017266384B2/en active Active
- 2017-05-18 CA CA3024772A patent/CA3024772C/en active Active
- 2017-05-18 PL PL17723440.8T patent/PL3458973T3/pl unknown
- 2017-05-18 JP JP2018560989A patent/JP6962664B2/ja active Active
- 2017-05-18 ES ES17723440T patent/ES3008986T3/es active Active
- 2017-05-18 MX MX2018014113A patent/MX2018014113A/es unknown
-
2018
- 2018-11-20 US US16/196,711 patent/US10565284B2/en active Active
-
2021
- 2021-05-06 JP JP2021078687A patent/JP7317888B2/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| BR112018073889B1 (pt) | 2024-03-12 |
| ES3008986T3 (en) | 2025-03-25 |
| AU2017266384A1 (en) | 2018-12-06 |
| JP7317888B2 (ja) | 2023-07-31 |
| JP2019523901A (ja) | 2019-08-29 |
| EP3246824A1 (en) | 2017-11-22 |
| KR20190008925A (ko) | 2019-01-25 |
| WO2017198794A1 (en) | 2017-11-23 |
| MX2018014113A (es) | 2019-06-17 |
| EP3458973A1 (en) | 2019-03-27 |
| CN109478198A (zh) | 2019-03-15 |
| BR112018073889A8 (pt) | 2023-01-31 |
| US10565284B2 (en) | 2020-02-18 |
| EP3458973C0 (en) | 2024-12-25 |
| AU2017266384B2 (en) | 2020-05-14 |
| BR112018073889A2 (pt) | 2019-02-26 |
| CN109478198B (zh) | 2023-09-22 |
| PL3458973T3 (pl) | 2025-04-28 |
| US20190095398A1 (en) | 2019-03-28 |
| CA3024772C (en) | 2021-05-04 |
| CA3024772A1 (en) | 2017-11-23 |
| RU2018145032A3 (ru) | 2020-06-22 |
| KR102306332B1 (ko) | 2021-09-29 |
| RU2747442C2 (ru) | 2021-05-05 |
| JP2021157180A (ja) | 2021-10-07 |
| EP3458973B1 (en) | 2024-12-25 |
| JP6962664B2 (ja) | 2021-11-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20250037706A1 (en) | Methods and Apparatus to Segment Audio and Determine Audio Segment Similarities | |
| KR102037195B1 (ko) | 음성 검측 방법, 장치 및 기억 매체 | |
| RU2018145032A (ru) | Устройство для определения информации о подобии, способ для определения информации о подобии, устройство для определения информации автокорреляции, устройство для определения информации о взаимной корреляции и компьютерная программа | |
| CN104464726B (zh) | 一种相似音频的确定方法及装置 | |
| US8860883B2 (en) | Method and apparatus for providing signatures of audio/video signals and for making use thereof | |
| US20120046940A1 (en) | Method for processing multichannel acoustic signal, system thereof, and program | |
| KR102212225B1 (ko) | 오디오 보정 장치 및 이의 오디오 보정 방법 | |
| US20120197641A1 (en) | Consonant-segment detection apparatus and consonant-segment detection method | |
| JP5605575B2 (ja) | 多チャンネル音響信号処理方法、そのシステム及びプログラム | |
| KR101044160B1 (ko) | 두 개의 정보 신호들을 시간적으로 정렬시키기 위해 정보를 결정하는 장치 | |
| US11222209B2 (en) | Comparing video sequences using fingerprints | |
| CN102484739B (zh) | 用于确定采样率差的设备和方法 | |
| JP2014112190A (ja) | 信号区間分類装置、信号区間分類方法、およびプログラム | |
| Yu et al. | Network inference and change point detection for piecewise-stationary time series | |
| KR101760189B1 (ko) | 신호 처리 방법 및 신호 처리 장치 | |
| HK1262781B (en) | Apparatus for determining a similarity information, method for determining a similarity information, apparatus for determining an autocorrelation information, apparatus for determining a cross-correlation information and computer program | |
| HK1262781A1 (en) | Apparatus for determining a similarity information, method for determining a similarity information, apparatus for determining an autocorrelation information, apparatus for determining a cross-correlation information and computer program | |
| RU2022106058A (ru) | Обработка аудиоданных на основе карты направленной громкости | |
| Li et al. | Basis function selection criterion for modal monitoring of non stationary systems | |
| RU2020143350A (ru) | Модуль оценки подобия аудиосигналов, аудиокодер, способы и компьютерная программа | |
| KR20140143285A (ko) | 시계열 신호 식별 장치 및 시계열 신호 식별 방법 |