通过分析两个MP3文件'；字节？ 这是用C++或C来做的… 我知道我们可以读取MP3的元数据，但是任何人都可以更改这些信息，不是吗？ 那么，有没有一种方法可以分析一个文件的内容，并将其与另一个文件进行比较，从而确定它是否是同一首歌呢
编辑通过分析两个MP3文件'；字节？ 这是用C++或C来做的… 我知道我们可以读取MP3的元数据，但是任何人都可以更改这些信息，不是吗？ 那么，有没有一种方法可以分析一个文件的内容，并将其与另一个文件进行比较，从而确定它是否是同一首歌呢,c++,c,mp3,byte,analysis,C++,C,Mp3,Byte,Analysis,编辑 很多有趣的事情我都没想到。尝试这一点都不是一个好主意。这是可能的，但非常困难 即使是相同的原始记录也可能通过不同的MP3编码器或具有不同设置的相同编码器进行不同的编码。。。当MP3被解码时会导致不同的结果。你需要建立一个听觉模型来“理解”差异有多大，并做出判断 然后是不同录音的问题。如果我唱《曾经在皇家大卫之城》而艾利德·琼斯唱这首歌，那是同一首歌吗？如果一首歌有两个不同的版本，其中一个版本的歌词稍有修改怎么办？琴键可能不同，可能在不同的音域中——各种各样的东西 两首歌有什么不同，但仍然算
很多有趣的事情我都没想到。尝试这一点都不是一个好主意。这是可能的，但非常困难 即使是相同的原始记录也可能通过不同的MP3编码器或具有不同设置的相同编码器进行不同的编码。。。当MP3被解码时会导致不同的结果。你需要建立一个听觉模型来“理解”差异有多大，并做出判断 然后是不同录音的问题。如果我唱《曾经在皇家大卫之城》而艾利德·琼斯唱这首歌，那是同一首歌吗？如果一首歌有两个不同的版本，其中一个版本的歌词稍有修改怎么办？琴键可能不同，可能在不同的音域中——各种各样的东西 两首歌有什么不同，但仍然算是“同一首歌”？一旦决定了这一点，接下来就是实施它的小问题；） 不，没那么简单 您可以检查它们是否包含相同的编码数据，但：
- 可能是不同的比特率
- 可能是同一首歌，只差1/100秒
基本上，如果一个解决方案看起来太简单而不真实，它通常是这样的。如果我真的必须这样做，我的第一次尝试是对两首歌进行傅里叶变换，并比较直方图。您可以使用FFTW(http://www.fftw.org/)进行傅里叶变换，然后将每个频率的差值平方相加，比较直方图。如果结果总和大于某个阈值（您必须通过实验确定），则认为歌曲不同，否则它们是相同的。如果您在iTunes意义上的“相同录制”是指“相同歌曲”，则可以比较两个音频文件，但不能对编码文件逐字节进行比较，因为即使对于相同的格式，在编码时也会选择数据速率和压缩等变量 同样，同一记录的每个编码可能包括不同的引入/引出定时、不同的振幅和均衡，并且可能来自不同的原始源（乙烯基、CD、原始母版等）。因此，你需要一种将所有这些变量都考虑在内的比较方法，即使这样，你最终也会得到匹配的“可能性”，而不是最终的匹配 如果你真正的意思是“同一首歌”，即任何艺术家录制的任何作品和歌词都是相同的，那么在大多数情况下，你不可能得到很高的统计相关性，因为音高、节奏、音程、乐器安排都会有很大的不同
在“同一录制”场景中，可以应用相对简单的信号处理和统计技术，在“同一首歌”场景中，需要部署人工智能技术，即使这样，我怀疑结果也会很差。如果要比较源自同一MP3的MP3文件，但是，如果使用不同的元数据标记，那么只需比较实际的音频数据就可以了。由于它源于相同的MP3编码，您应该能够进行逐字节比较。您必须比较所有字节。只需采样几首就足够了，这样就可以得到一个在另一首歌曲中几乎不可能找到的唯一键 如果文件是由不同的编码器生成的，则必须从数据中提取一些“模糊”特征键并比较这些键。很快，我可能会构造一个这样的算法：
- 以标准比特率将音频解码为脉冲编码调制（wave）
- 使用一些动态定位算法找到固定数量的特征起点。例如，找到从波的开始排列的前10个最高波峰，或者简单地在波中均匀分布（动态地固定第一个和最后一个位置是个好主意，因为不同的编码可能不会在完全相同的点开始和结束）。一个改进是在波浪中不太可能重复的位置选择特征点
- 从特征点提取一组一维特征键标量。例如，对于每个特征，对以下n个样本值进行归一化，并计算过零次数、峰均比、平均过零距离、信号能量。目标是提取相对独特的鲁棒特征，即使信号中添加了一些噪声和失真，也仍然具有特征。这显然可以得到几乎无限的改善
- 使用一些精度测量来比较两个文件的提取特征键（f.eks.9/10特征提取必须至少匹配其提取特征键中的4/5的99%）