Dejavu 是一个基于 Python 实现的开源音频指纹识别库,主要用于音频文件的识别和匹配。它通过生成音频文件的唯一“指纹”并将其存储在数据库中,来实现音频的快速匹配。Dejavu 的主要应用场景包括识别音乐、歌曲匹配、版权管理等。
⭕️宇宙起点
- 💯 Dejavu 的工作原理
- 📦 如何安装和配置 Dejavu
- ♨️ 基本用法和代码示例
- 1)创建 Dejavu 实例并进行音频指纹匹配
- 2)通过麦克风进行音频识别
- 🔨 高级功能和配置
- ❓ 常见问题和注意事项
- 📥 下载地址
- 💬 结语
- 📒 参考文献
💯 Dejavu 的工作原理
Dejavu 使用“音频指纹”技术来识别音频文件。指纹是音频的独特特征,通过快速傅里叶变换(FFT)提取频率峰值,并使用哈希算法将这些峰值数据转换为唯一的指纹值。然后,这些指纹被存储到数据库中,方便后续的匹配和查询。
- 音频指纹生成:通过频率变换和特征提取算法生成音频的哈希值,并存储到数据库。
- 音频识别:将输入的音频文件生成指纹并与数据库中现有的指纹进行匹配。
📦 如何安装和配置 Dejavu
要安装 Dejavu,您可以使用以下步骤:
-
安装 Python 依赖:
pip install dejavu
-
设置数据库(MySQL 或 PostgreSQL)并创建存储音频指纹的表:
mysql -u root -p CREATE DATABASE dejavu;
-
配置
dejavu.cnf.SAMPLE
文件(可重命名为dejavu.cnf
):{"database": {"host": "127.0.0.1","user": "root","password": "your_password","database": "dejavu"},"database_type": "mysql" }
♨️ 基本用法和代码示例
Dejavu 提供了多种识别音频的方式,包括从文件识别、通过麦克风识别等。以下是几个常用的代码示例:
1)创建 Dejavu 实例并进行音频指纹匹配
from dejavu import Dejavu
from dejavu.logic.recognizer.file_recognizer import FileRecognizer# 加载配置文件
config = {"database": {"host": "127.0.0.1","user": "root","password": "your_password","database": "dejavu"},"database_type": "mysql"
}
djv = Dejavu(config)# 对文件目录中的音频文件进行指纹生成
djv.fingerprint_directory("mp3_directory", [".mp3"])# 从音频文件中进行识别
result = djv.recognize(FileRecognizer, "mp3/Josh-Woodward--I-Want-To-Destroy-Something-Beautiful.mp3")
print(f"识别结果: {result}")
2)通过麦克风进行音频识别
from dejavu.logic.recognizer.microphone_recognizer import MicrophoneRecognizer# 使用麦克风进行识别,持续监听 10 秒钟
result = djv.recognize(MicrophoneRecognizer, seconds=10)
if result:print(f"麦克风识别结果: {result}")
else:print("未识别到任何内容,请确认是否播放了歌曲。")
🔨 高级功能和配置
Dejavu 提供了多种配置选项,可以通过修改 config/settings.py
中的参数进行调优。以下是一些常用的高级配置:
参数 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|
FINGERPRINT_REDUCTION | 控制指纹的精度,值越小精度越高 | 30 |
PEAK_NEIGHBORHOOD_SIZE | 峰值邻域的大小,影响指纹的唯一性和匹配准确度 | 10 |
DEFAULT_OVERLAP_RATIO | 指纹片段的重叠比率 | 0.4 |
DEFAULT_FAN_VALUE | 控制特征点连接的数目,影响匹配的敏感度和计算量 | 5 |
DEFAULT_AMP_MIN | 设置指纹的最小振幅,控制噪声过滤 | 10 |
通过调整这些参数,用户可以在识别速度与识别准确度之间找到一个最佳平衡点。
❓ 常见问题和注意事项
- Python 版本兼容性:Dejavu 最初是为 Python 2.x 编写的,后续更新支持了 Python 3.x 版本。使用 Python 3 版本时可能需要注意一些依赖库的版本兼容性,如 Numpy 的特定版本。
- 数据库选择:目前 Dejavu 支持 MySQL 和 PostgreSQL 作为音频指纹存储的数据库,用户可以根据自己的需求选择合适的数据库类型。
- 麦克风识别:使用麦克风识别时,确保麦克风设备正常工作,并且在录制时播放歌曲以便进行匹配。
📥 下载地址
Dejavu 最新版 下载地址
💬 结语
Dejavu 是一个功能强大的音频指纹识别库,特别适合需要音频文件识别、歌曲匹配的项目。在实际使用中,通过合理配置数据库和指纹生成参数,可以提高系统的识别精度和效率。对于开发者来说,Dejavu 提供了简单易用的 API,并支持多种识别场景,非常适合在 Python 项目中集成音频识别功能。
📒 参考文献
- Dejavu GitHub仓库