यूट्यूब सामग्री पहचान तकनीक?

Question

मुझे यकीन नहीं है कि क्या यूट्यूब इस तकनीक के साथ एकमात्र वेबसाइट है, लेकिन वाईटी (सामग्री आईडी) में सामग्री पहचान मूल रूप से कॉपीराइट उल्लंघनों को पहचानने और निकालने के लिए एक तकनीक है। आप यहाँ इसके बारे में अधिक पढ़ सकते हैं:

http://www.youtube.com/t/contentid

खैर जब मेरे वीडियो में से एक (एक विशेष संगीत ट्रैक युक्त) टैग और कॉपीराइट उल्लंघन के लिए निकाल दिया गया, मैंने सोचा कि यह [सामग्री आईडी sytstem] था शायद गूंगा तो मैं कुछ प्रयोग किया: जिनमें से कोई भी फिल्टर ~

• जोड़ा गया गीत के बीच में बीप की एक श्रृंखला
• गीत के माध्यम से पिच कई बार बदल मूर्ख बनाया
• मात्रा बदल दिया कुछ समय
• गति
• जोड़ा एक ऑडियो ओवरले
• जोड़ा कुछ ऑडियो प्रभाव समायोजित

दूसरी तरफ, मुझे नहीं पता कि किसी भी सामग्री को कॉपीराइट के रूप में गलत तरीके से मेल किया जा रहा है। एक गीत का एक पियानो संस्करण, उदाहरण के लिए, सेंसर को गलत तरीके से ट्रिगर नहीं करेगा।

मैं अपने वीडियो हटाए जाने के बारे में चिंतित नहीं हूं। मुझे आश्चर्य है कि सामग्री सेंसर कितना प्रभावी है। मैं सोच रहा हूं कि कैसे एल्गोरिदम सही तरीके से गीत को उल्लंघन करने के मेरे सभी प्रयासों के बाद भी उल्लंघनकारी कॉपीराइट के रूप में पहचानता है। सीधे मिलान करने के किसी भी प्रयास को तत्काल पराजित किया गया होगा, नोट पैटर्न से जुड़े किसी भी एल्गोरिदम को बीप और पिच स्थानांतरण द्वारा बेवकूफ़ बना दिया जाएगा।

खैर यह एक तत्काल प्रश्न की तुलना में मेरी जिज्ञासा से अधिक है ..

Answer 1

Pedro Moreno और दूसरों कहा जाता है। संगीत फोन इकाइयों के अनुक्रमों को पहचानने के लिए वे finite-state transducers का उपयोग करते हैं, जो स्वचालित भाषण मान्यता में फोनेम के समान हैं। इस लेख को

की जांच:

• यूजीन वीन्स्टीन, पेड्रो जे मोरेनो; Music Identification with Weighted Finite-State Transducers, सिग्नल प्रोसेसिंग (ICASSP) ध्वनिकी में अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन, भाषण और की कार्यवाही, 2007.

आप पूरे गीत मैं हैरान है कि इन एल्गोरिदम अभी भी पहचान कर रहा हूँ भर गति या पिच को बदलते हैं गीत। लेकिन हो सकता है कि वे कवर किए गए संस्करणों को पहचानने में सक्षम होने के लिए पिच और गति (बीट्स के बीच के समय का उपयोग करके) को सामान्यीकृत करें, न केवल मूल वाले। लेकिन यह आश्चर्य की बात नहीं है कि यह आपके द्वारा जोड़े गए बीप को अनदेखा कर सकता है, क्योंकि अन्यथा आपकी ऑडियो स्ट्रीम में पर्याप्त समानता है।

(असल में परिमित-राज्य-आधारित एल्गोरिदम मेरे आईट्यून्स लाइब्रेरी पर फ़ाइलों को सही तरीके से टैग करने के लिए बहुत ही अच्छा होगा। क्योंकि MusicBrainz जैसी सेवाएं आपके ऑडियो और डेटाबेस प्रविष्टि के कम या ज्यादा सटीक हैश मैचों पर भरोसा करती हैं, जबकि ट्रांसड्यूसर विधि फाइलों को पहचानने में अधिक अंतर-सहिष्णु प्रतीत होती है।)

Answer 2

प्रौद्योगिकी उस पर गूगल/यूट्यूब काम पर audio fingerprinting