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Java实现Shazam音频识别算法的示例代码

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简介:
本项目提供了一个使用Java语言实现的Shazam音频指纹识别技术示例代码,旨在帮助开发者理解和应用音频匹配算法。 本段落介绍使用Java实现Shazam声音识别算法的实例代码。Shazam算法通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号,并获取音频指纹,最后根据匹配度来识别音频。有兴趣的朋友可以参考这篇文章。

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  • JavaShazam
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    本项目提供了一个使用Java语言实现的Shazam音频指纹识别技术示例代码,旨在帮助开发者理解和应用音频匹配算法。 本段落介绍使用Java实现Shazam声音识别算法的实例代码。Shazam算法通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号,并获取音频指纹,最后根据匹配度来识别音频。有兴趣的朋友可以参考这篇文章。
  • Shazam-Matlab: Shazam_HTTP版本
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    Shazam-Matlab项目提供了一个基于Matlab实现的音乐指纹生成和匹配系统,模仿了著名音乐识别应用Shazam的核心功能。此HTTP版本允许用户通过网络接口与系统交互,便捷地进行音频查询和识别测试。 沙赞·马特拉布(Shazam-Matlab)是由Avery Wang博士基于Shazam音乐识别算法实现的一个小型Matlab程序,最初发布于2005年的博客文章中。该软件包需要一个包含.wav格式的音频或音乐片段的目录。 首先进行特征提取:打开local_settings_sample.m 文件,并填写您选择的songdir和hashdir路径后另存为local_settings.m 。 hashdir可以是任何目录,但必须手动创建;而songdir则需包含单声道且采样频率最好为8kHz的.wav音频片段。对于音乐识别而言,每个音频文件都应是一整首歌。 运行extract_features.m脚本会生成一个.mat格式的哈希表用于每首歌曲,并参照Avery Wang博士的相关解释获取更多细节信息。
  • ShazamJava-Audiorecognizer.zip
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    Audiorecognizer.zip包含了基于Shazam算法的音频识别技术的Java代码实现,适用于音乐识别和检索系统开发。 Audiorecognizer 是 Shazam 算法在 Java 中的实现。Shazam 主要应用于基于指纹的音乐检索。Audiorecognizer 可以非常精准地识别来自本地或网络的不同 MP3 文件,最多可以识别十种不同的文件。
  • Python录入
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    本代码示例展示了如何使用Python语言实现语音录入与识别功能,帮助开发者轻松集成语音处理技术到项目中。 本段落主要介绍了如何使用Python实现语音录入识别,并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作中有参考价值的需求者非常有用,需要相关资料的朋友可以参考这篇文章。
  • Python录入
    优质
    本示例展示如何使用Python编写语音录入与识别程序,包含安装必要的库、录音输入及音频文件转文本的具体步骤。 这篇文章主要介绍了如何通过Python实现语音录入识别,并提供了详细的示例代码供参考学习。 一、介绍 1. 第一步是录音并将其存入本地。 2. 调用百度的语音识别SDK时需要注意,声音源的要求比特率必须为256kbps。 二、代码 首先安装必要的库: ```python pip install baidu-aip # 百度sdk pip install pyaudio import wave import pyaudio from aip import AipSpeech def record(): # 定义数据流块大小 CHUNK = 1024 ... ``` 以上代码用于录音并将其保存为本地文件,接下来可以使用百度的语音识别SDK进行进一步处理。
  • C# 语
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    本示例代码展示了如何使用C#编程语言实现基本的语音识别功能,适用于Windows平台下的应用程序开发。通过集成SpeechRecognitionGrammarGenerator和SpeechRecognitionEngine等类库,开发者可以轻松创建响应特定词汇或短语的应用程序。此项目适合初学者入门学习语音识别技术及实践应用。 在IT领域,C#是一种广泛使用的编程语言,在开发Windows桌面应用、游戏以及服务器端应用程序方面有着广泛应用。语音识别已经成为现代技术环境中人机交互的重要组成部分,它允许用户通过语音命令来控制软件或设备,从而提高操作效率和用户体验。 使用C#实现语音识别功能主要依赖于微软提供的Speech Recognition Engine(SRE)或者更现代化的Microsoft Azure Cognitive Services中的语音服务。在C#中进行语音识别通常涉及以下几个核心概念: 1. **SpeechRecognitionEngine**:这是C#语音识别的核心类,它提供了一种方法来从麦克风或其他音频输入设备捕获的声音数据中提取有意义的信息。通过配置该实例的语言、输入源和识别模式等选项,可以实现对特定语言的精准语音识别。 2. **Grammar** 和 **GrammarBuilder**:这些工具用于定义用户可能说出的具体命令集或短语集合。利用它们构建出完整的命令库后,就可以让程序理解并响应用户的自然语言指令了。 3. **辨识事件**:如`Recognized`、`Recognizing`和`SpeechDetected`等,在语音识别过程中这些事件会根据不同的阶段触发,并帮助开发者处理相关操作逻辑。比如在成功识别一个命令时触发的`Recognized`事件,可以在此处编写代码执行相应的指令。 4. **Result** 类:当一段语音被准确地转换成文本后,SpeechRecognitionEngine将返回包含此结果信息的一个对象(即SpeechRecognitionResult),其中不仅包括了原始文本内容还包括置信度分数等其他相关信息。 以下是一个简单的C#语音识别示例代码: ```csharp using System.Speech.Recognition; public class VoiceRecognitionDemo { private SpeechRecognitionEngine sre; public VoiceRecognitionDemo() { // 创建SpeechRecognitionEngine实例并设置语言和输入设备 sre = new SpeechRecognitionEngine(); sre.SetInputToDefaultAudioDevice(); sre.RecognizerLanguage = new CultureInfo(zh-CN); // 定义一个简单的语法用于识别特定命令 GrammarBuilder grammarBuilder = new GrammarBuilder(); grammarBuilder.Append(打开程序); Grammar grammar = new Grammar(grammarBuilder); // 将定义好的语法加载到引擎中 sre.LoadGrammar(grammar); // 注册事件处理器以处理语音被成功辨识的情况 sre.SpeechRecognized += Sre_SpeechRecognized; } private void Sre_SpeechRecognized(object sender, SpeechRecognizedEventArgs e) { if (e.Result.Text == 打开程序) { Console.WriteLine(已识别到命令:打开程序); // 在这里可以添加更多代码来执行相应的操作,比如启动某个应用程序 } } public void StartListening() { sre.RecognizeAsync(RecognizeMode.Multiple); // 开始异步监听多个语音片段 } public void StopListening() { sre.RecognizeAsyncStop(); // 停止当前的识别过程 } } ``` 在上述示例中,我们创建了一个简单的语音识别引擎实例,并设置它以侦听打开程序这一特定命令。一旦该命令被成功辨识,控制台将输出相应的信息。 除了本地实现外,C#还可以通过Azure Cognitive Services中的语音API来执行云端的语音处理任务。这种方案提供了更强大的功能支持,包括但不限于多语言识别、实时转写和情感分析等特性。使用这种方法的前提是在Azure门户中注册并获取所需的API密钥,并在代码中正确配置这些资源。 综上所述,C#通过结合本地与云端的服务为开发者提供了一套灵活且高效的语音处理解决方案,适用于从基本控制命令到复杂自然语言理解的各种应用场景需求。
  • 科大讯飞Java版语
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    本项目提供科大讯飞Java版语音识别API的应用实例,包括环境配置、接口调用及常见问题解决等资料,助力开发者快速上手。 调用科大讯飞SDK包的Java版本代码示例包括语音听写、语音识别和语音组合三个功能。这里主要使用的是语音听写功能,即把语音转换成文字。 以下是实现语音听写的简单步骤: 1. 首先需要在项目中引入科大讯飞提供的SDK包。 2. 初始化SpeechRecognizer对象,并设置相应的参数(如appid、音频格式等)。 3. 调用startListening方法开始录音并进行识别,该方法会返回一个唯一的请求ID用于后续操作。 4. 在监听器回调函数中接收语音转文字的结果。 注意:这里仅展示了如何使用SDK实现基本的语音听写功能,并未涉及整个项目的完整代码。
  • Java车牌
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    本项目提供了一系列基于Java语言实现的车牌识别代码示例,涵盖了图像处理、特征提取和模式匹配等关键技术环节。 基于图像处理的汽车车牌识别研究与实现:本项目专注于开发能够识别国内车牌的程序,通过先进的图像处理技术提高车牌识别准确率和效率。
  • Python人脸
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    本项目展示如何使用Python语言进行人脸识别技术的应用开发。通过集成OpenCV等库,实现了人脸检测、特征提取及身份匹配等功能,为开发者提供了一个实用的学习案例。 基于Python代码的人脸识别实例是一个完整的基础级入门项目,在PyCharm环境中已经通过实测验证成功。该示例主要涵盖了人脸检测与识别的基本功能。这是一个适合初学者学习人脸识别技术的简单案例,能够帮助用户快速理解和实践相关知识和技术。
  • 情感Matlab源, 基于Matlab
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    本项目提供了一套基于Matlab环境下的语音情感和内容识别源代码。其中包括了语音信号处理的基础算法、特征提取方法以及分类器设计,为研究人员提供了便捷的学习与开发平台。 利用MATLAB进行语音情感识别,通过分析特征空间来确定该语音包含的离散情感。