Tecnologia di identificazione dei contenuti di Youtube?

Question

Non sono sicuro che Youtube sia l'unico sito Web con questa tecnologia, ma l'identificazione dei contenuti in YT (Content ID) è fondamentalmente una tecnologia per identificare e rimuovere automaticamente le violazioni del copyright. Puoi leggere di più qui:

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

Bene, quando uno dei miei video (contenente una particolare traccia musicale) è stato taggato e rimosso per violazione del copyright, ho pensato che [il sistema di identificazione dei contenuti] fosse probabilmente stupido. Quindi ho fatto alcuni esperimenti: nessuno dei quali ha ingannato il filtro ~

• Aggiunta una serie di segnali acustici nel mezzo della canzone
• Modificato il tono più volte attraverso la canzone
• Il volume è stato modificato alcune volte
• Regolata la velocità
• Aggiunta una sovrapposizione audio
• Aggiunti alcuni effetti audio

D'altra parte, non conosco alcun materiale che viene erroneamente identificato come protetto da copyright. Una versione per pianoforte di una canzone, ad esempio, non innescerebbe falsamente il censore.

Non sto prendendo in giro la rimozione dei miei video. Sono solo sorpreso dall'efficacia della censura dei contenuti. Mi chiedo come l'algoritmo identifichi correttamente la canzone come violazione del copyright anche dopo tutti i miei sforzi per aggirarla. Qualsiasi tentativo di abbinamento diretto sarebbe stato sconfitto immensamente, qualsiasi algoritmo che coinvolge schemi di note sarebbe probabilmente ingannato dai segnali acustici e dal cambio di intonazione.

Beh, questa è più della mia curiosità che una domanda urgente ..

Answer 1

Pedro Moreno e altri su Google / Youtube ci lavorano. Usano trasduttori a stati finiti per riconoscere sequenze di unità musicali musicali , simile ai fonemi nel riconoscimento vocale automatico.

Dai un'occhiata a questo articolo:

• Eugene Weinstein, Pedro J. Moreno; Identificazione musicale con ponderata Trasduttori di stato finiti , Atti dell'Internazionale Conferenza in Acustica, Discorso e Signal Processing (ICASSP), 2007.

Se cambi la velocità o il tono in tutta la canzone, sono sorpreso che questi algoritmi riconoscano ancora la canzone. Ma forse normalizzano il pitch e la velocità (usando il tempo tra i beat) per poter riconoscere anche le versioni coperte, non solo quelle originali. Ma non sorprende che possa ignorare i segnali acustici che hai aggiunto, poiché altrimenti c'è abbastanza somiglianza nel tuo flusso audio.

(In realtà l'algoritmo basato sullo stato finito sarebbe fantastico da applicare alla mia libreria iTunes, per taggare correttamente i file. Perché servizi come MusicBrainz si basa su corrispondenze hash più o meno esatte dell'audio e della voce del database, mentre il metodo del trasduttore sembra essere più tollerante alle differenze nel riconoscere i file.)