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Shazam音乐识别算法的Matlab源码。

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简介：
沙赞·马特拉布（Shazam-Matlab）是由Avery Wang博士开发的，是对Shazam音乐识别算法的一个简化的Matlab程序。 该代码最初于2005年的博客文章中编写，由史蒂文·范·瓦伦伯格（Steven Van Vaerenbergh）撰写。 该软件包的初始配置需要一个专门的目录，其中存储.wav格式的音乐或音频片段。 首先，需要编辑名为local_settings_sample.m的文件，并填写您希望使用的songdir和hashdir路径，然后保存为local_settings.m。 hashdir可以是一个任意目录，但必须手动创建。 songdir则需要包含.wav格式的单声道音频片段，理想情况下采样率为8kHz。 在进行音乐识别时，每个音频片段都将被视为一首完整的歌曲。 随后运行extract_features.m脚本，该脚本将在.mat文件中为每首歌曲生成一个哈希表。 关于更详细的信息，请参考王医生的相关说明文档。 接下来是B部分：音乐识

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  • Shazam-Matlab: 音乐识别算法的Shazam源码_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。
     
  • Java实现Shazam音频识别算法的示例代码
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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。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码, Matlab源码.zip
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    本资源提供一套基于MATLAB实现的语音情感识别代码，包含详细的注释和必要的数据集引用说明。通过该工具包，用户可以深入理解语音信号处理及情感分析技术，并应用于实际研究项目中。 语音情感识别（matlab源代码）：基于matlab的语音识别代码及matlab源码。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码, Matlab源码.zip
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    本资源包含基于Matlab实现的语音情感及语音识别源代码。内容涵盖信号处理、特征提取与分类器设计，适合科研学习使用。 语音情感识别（matlab源代码），基于matlab的语音识别代码，包含在matlab源码.zip文件中。
     
  • 完整的可运行的MATLAB语音识别算法源代码！
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    本资源提供一套完整且可以运行的MATLAB语音识别算法源代码，涵盖预处理、特征提取及模式匹配等核心环节。适用于研究与学习使用。 求一份完整的可以在MATLAB上运行的语音识别算法源代码。
     
  • 基于Matlab的语音识别DTW算法代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的动态时间规整(DTW)算法代码，专注于提高语音识别领域的模式匹配精度。 在语音识别过程中，即使同一个人发同一个音，在训练或识别阶段其持续时间长度会随机变化，并且各音素的相对时长也会有所不同。因此，如果仅对特征向量序列进行线性时间调整，则可能导致不同步的问题。 20世纪60年代，日本学者板仓（Itakura）提出了动态时间规整算法来解决这一问题。该算法的基本思想是通过伸缩未知变量的时间轴使其与参考模式的长度相匹配。在时间归整过程中，需要将未知单词的时间轴进行非均匀扭曲或弯曲以确保其特征参数能正确对齐。 作为一种早期开发的技术手段，动态时间规整利用了动态规划方法来解决语音信号特征序列因时长差异而产生的比较难题，并且在孤立词语音识别中展现了良好的效果。
     
  • 【语音识别】包含Matlab源码的拨号语音识别.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab开发的拨号语音识别系统源代码。用户可以通过该程序实现对拨号声音信号的有效识别与处理，适用于教学、科研及初步项目开发等场景。 拨号语音识别含Matlab源码。
     
  • 【语音识别】利用MATLAB DWT算法实现0~9数字语音识别【附带Matlab源码 2604期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的DWT算法进行0至9数字的语音识别，并提供了配套的Matlab源代码供学习参考。通过深入浅出的教学，使观众能够掌握基于小波变换技术的语音信号处理与模式识别方法。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，并且这些代码均可运行并经过验证有效，适合编程新手使用。 1、代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2、推荐使用的Matlab版本为2019b。若在其他版本中遇到问题，请根据错误提示进行调整，如有疑问可联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录下； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果； 4. 若需要进一步的服务或支持，请与博主取得联系，具体服务包括但不限于以下内容： - 提供博客或资源的相关完整代码 - 复现期刊文章或者参考文献中的实验 - 定制Matlab程序开发需求 - 科研项目的合作
     
  • 音乐节拍识别
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    音乐节拍识别技术专注于自动检测和分析音频文件中的节奏模式，是现代数字信号处理与机器学习相结合的重要应用领域。它在音乐信息检索、DJ打碟及娱乐软件开发中扮演着关键角色。 这篇论文探讨了关于语言与音乐的情感及节奏识别方面的软硬件资料。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码示例
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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。