我需要创建合作音乐识别服务。每个用户都可以选择指纹歌曲并将其与元信息一起发送到服务器。在开始时，服务数据库将是空的，并且每次接收到音乐指纹时，将更新该歌曲的元数据（如果不同的用户将发送不同的信息，则服务器将基于多数选择将元数据分配给指纹。相同的指纹）。
我需要计算整首歌的指纹，我不需要从一小部分中识别出一首歌。
指纹不应该100％准确。如果同一个文件以不同的压缩率编码，两个歌曲文件将收到相同的指纹，我将很高兴。低水平的噪音独立性将是一个优势。
在歌曲的开头或结尾处保持沉默不会有问题，我应该使用标准的静音抑制算法将其删除（在这种情况下也不需要非常精确的结果）。
我知道有一些开源库如：http://echoprint.me/和https://acoustid.org/但是这些库对我的需求来说太过分了，因为如果我理解正确，他们可以从一个部分识别一首歌，这将是创建一个繁重的数据库我需要一种算法，它会给我一首不太重（一些kb）的整首歌的指纹。
我可以使用哪种最简单，最快的算法？
感谢所有
答案 0 :(得分：2)
我建议您使用AcoustID项目。您的描述在很多方面与此项目相匹配。只有他们的一些方法与你的建议不同。
服务可以识别短音频片段吗？
不，它不能。该服务旨在识别完整的音频 文件。我们想最终也支持这个用例，但是 目前它不是优先事项。请注意，即使这样 实现后，它仍将用于匹配原始音频 （例如，为了跟踪列出长音频流的目的），而不是音频 背景噪音记录在手机上。
查看他们的邮件列表以获得更好的解释：https://groups.google.com/forum/#!forum/acoustid