比较两个频谱图以找到它们匹配算法的偏移量
我每天录制2分钟的互联网广播。总是有
相同的开始和结束叮当声。由于广播的确切时间可能会有所不同
，大约需要6分钟，因此我必须录制大约15分钟的广播。
我希望确定15分钟
录音中这些杂音的确切时间，以便提取所需的音频部分。
我已经启动了一个C＃应用程序，在其中我将MP3解码为PCM数据并将PCM数据
转换为基于http://www.codeproject.com/KB/audio-video/SoundCatcher.aspx的声谱图
我尝试对PCM数据使用互相关算法，但是该算法
在6分钟左右的时间中非常慢，步长为10ms，并且在某些情况下无法
找到铃声开始时间。
对两个频谱图进行匹配比较的算法有什么想法吗？还是
找到铃声开始时间的更好方法？
谢谢，
更新，抱歉，延迟
首先，感谢所有的答案，其中大多数都是
无关紧要的想法。
我尝试实现fonzo提出的Shazam算法。但是未能
检测到光谱图中的峰。这是
来自三个不同记录的起始铃声的三个频谱图。我尝试使用带有斑点滤镜的AForge.NET
（但未能识别峰值），模糊图像并检查
高度差，拉普拉斯卷积，斜率分析以检测一系列
竖线（但错误太多）正）…
同时，我尝试了Dave Aaron Smith提出的Hough算法。
我在哪里计算每列的RMS。是是每一列都是O（N * M），
但M << N（注意，一列大约是8k的样本）。因此，总体来说
还算不错，算法仍然需要3分钟左右的时间，但绝不会失败。
我可以采用该解决方案，但如果可能的话，我希望使用Shazam，
因为它的O（N）可能更快（并且也更凉爽）。大家
都想出一种算法，可以始终检测那些
频谱图中的相同点（不必是峰值），这要感谢添加注释。
新更新
最后，我继续使用上面解释的算法，尝试实现
Shazam算法，但未能在声谱图中找到合适的峰，即
从一个声音文件到另一个声音文件的不恒定点。从
理论上讲，Shazam算法是解决此类问题的方法。
Dave Aaron Smith提出的Hough算法更稳定，更有效。我
拆分了大约400个文件，但其中只有20个未能正确拆分。
从8GB到1GB的磁盘空间。
谢谢你的帮助。
回答：
我想知道您是否可以使用霍夫变换。您将从分类打开序列的每个步骤开始。假设您使用10毫秒的步长，打开序列的长度为50毫秒。您在每个步骤上计算一些指标并获得
1 10 1 17 5现在，遍历您的音频并分析每个10毫秒的步长，以获取相同的指标。
调用此数组 have_audio
8 10 8 7 5 1 10 1 17 6 2 10...现在，创建一个新的空数组，该数组的长度与相同have_audio。叫它start_votes。它将包含“投票”作为开场序列的开始。如果看到1，则可能处于开始顺序的第1步或第3步，因此您对1步之前的开始顺序有1票，对3步开始的开始顺序有1票。如果看到10，则对2步前的开幕序列有1票，对于4步前有17票，
依此类推。
因此，对于该示例have_audio，您votes将看起来像
2 0 0 1 0 4 0 0 0 0 0 1 ...您在第6位有很多票，因此很有可能在此开始开局。
您可以不必费心分析整个打开顺序来提高性能。如果打开序列的时间为10秒，则可以搜索前5秒。
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