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相互相関を実装して、2つのオーディオファイルが似ていることを証明するにはどうすればよいですか?
2つのオーディオファイルを相互相関させて、それらが類似していることを証明する必要があります。2つのオーディオファイルのFFTを取得し、それらのパワースペクトル値を別々の配列に格納しています。 それらを相互相関させて、それらが類似していることを証明するには、どのようにさらに進める必要がありますか?それを行うより良い方法はありますか?基本的なアイデアは、それを学び、適用するのに役立ちます。

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画像パッチを定性的に比較するための適切なメトリック
画像内の小さな正方形のパッチを「一致」させようとしています。一見すると、これら2つの配列のユークリッド距離スタイルの比較を単純に実行して「類似性」の測定値を取得することは合理的に思えます。これは多くの場合正常に機能します(このメトリックによると、「最良の」パッチ(最小値)はクエリパッチと非常によく似ています)。ただし、これが非常に悪い一致を生成する多くの場合があります。たとえば、次の2つのパッチペアがあるとします。 レンガの壁の2つのパッチ、スコア134(これは平均絶対ピクセル差のコンポーネントの合計です): レンガの壁の1つのパッチ、草の1つのパッチ、スコア123です。 人間にとって、草は「明らかに」レンガと一致しませんが、この測定基準はそうではありません。問題は、局所的な統計的変動にあります。 ヒストグラム比較のようなものを使用すると、すべての空間情報が完全に失われます。たとえば、パッチが上部の草と下部のレンガの場合、下部の草と上部のレンガのパッチと正確に一致します(再度、別の「明らかに間違っている」一致)。 これらのアイデアの両方を何らかの方法で組み合わせて、上記のペア1で「類似」と評価されるが、パッチとその垂直ミラーの例では類似していないメトリックはありますか? どんな提案でも大歓迎です!

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相関の正規化されたピークと、相関のピークを平均で割った値の違いは何ですか?
テンプレートと信号を考えると、信号がテンプレートとどの程度類似しているかという疑問が生じます。 従来、単純な相関アプローチが使用され、テンプレートと信号が相互相関され、結果全体が両方のノルムの積で正規化されます。これにより、-1から1の範囲の相互相関関数が得られ、類似度は、その中のピークのスコアとして与えられます。 これは、そのピークの値を取り、相互相関関数の平均または平均で除算することとどのように比較しますか? 代わりにここで何を測定していますか? 添付の図は私の例です。 それらの類似性の最良の測定値を取得するために、私は以下を検討する必要があるかどうか疑問に思っています。 ここに示すように、正規化された相互相関のピークだけですか? ピークを取るが、相互相関プロットの平均で割りますか? 私のテンプレートは、ご覧のようにデューティサイクルのある周期的な方形波になるので、ここにある他の2つのピークをどうにかして活用すべきではないでしょうか。 この場合、類似性の最良の尺度は何ですか? ありがとう! ディリップの編集: 相互相関二乗VS二乗ではない相互相関をプロットしましたが、メインピークが他のものよりも「シャープ」になることは確かですが、類似性を判断するためにどの計算を使用する必要があるかについて混乱しています... 私が理解しようとしているのは: 類似性の計算に他の二次ピークを使用できますか? これで二乗相互相関プロットができました。確かにメインピークがシャープになっていますが、これは最終的な類似性を判断するのにどのように役立ちますか? 再度、感謝します。 ディリップの編集: 小さなピークは、類似性の計算には役立ちません。重要なのはメインピークです。しかし、小さなピークは、信号がテンプレートのノイズの多いバージョンであるという推測をサポートします。」 ディリップに感謝します。私はそのステートメントに少し混乱しています。もし小さなピークが実際に信号がテンプレートのノイズの多いバージョンであるというサポートを提供しているなら、それは類似性の測定にも役立ちませんか? 私が混乱しているのは、正規化された相互相関関数のピークを類似性の1つおよび最後の測定として単純に使用し、残りの相互相関関数が何を/のように見えるかについて「気にしない」、または、クロスコーのピーク値とsome_other_metricも考慮する必要があります。 ピークのみが問題である場合、小さいピークと比較してメインピークを拡大するだけなので、関数を2乗するとどうして/なぜ二乗するのでしょうか?(より多くのノイズ耐性?) 長い説明と短い説明:相互相関関数のピークは、類似性の最終的な測定値としてのみ気にする必要がありますか、それとも、相互相関プロット全体も考慮する必要がありますか?(したがって、その平均値を調べることについての私の考え)。 再度、感謝します、 この場合のPS時間遅延は問題ではありません。そのため、このアプリケーションでは「問題ありません」。PPSテンプレートを制御できません。

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2つの信号プロット間の類似性の計算
2つのプロットがあり、それぞれx軸に周波数、y軸にゲインがあります。1つのデータセットを参照として使用することで、それらの間の類似性を計算する必要があります。 グラフのx軸の値は同じで、x軸の範囲も同じです 2D相関または共分散は適切な作業を実行できますか?または、他のいくつかの投稿で読んだように、フレシェ距離またはDWTを選択する必要がありますか? 最初のプロットは参照プロットです。 ここにプロットがあります: 助けてください!
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