Technologia identyfikacji treści Youtube?
Nie jestem pewien, czy Youtube jest jedyną stroną z tą technologią, ale identyfikacja treści w YT (Content ID) jest w zasadzie technologią automatycznej identyfikacji i usuwania naruszeń praw autorskich. Możesz przeczytać więcej na ten temat tutaj:
http://www.youtube.com/t/contentid
Cóż, kiedy jeden z moich filmów (zawierający konkretny utwór muzyczny) został oznaczony i usunięty za naruszenie praw autorskich, myślałem, że [sytstem content-ID] był prawdopodobnie głupi. Więc Ja zrobił kilka eksperymentów: żaden z nich nie oszukał filtra ~
- Dodano serię dźwięków w środku piosenki
- kilka razy zmieniałem boisko przez piosenkę
- zmieniłem głośność kilka razy
- dostosowano prędkość
- Dodano nakładkę audio
- dodano kilka efektów dźwiękowych
Z drugiej strony, Nie wiem, czy jakikolwiek materiał jest fałszywie dopasowany jako chroniony prawem autorskim. Na przykład wersja fortepianowa utworu nie wywołałaby fałszywego cenzor.
Nie narzekam, że moje filmy są usuwane. Jestem po prostu zaskoczony, jak skuteczny jest cenzor treści. Zastanawiam się, w jaki sposób algorytm poprawnie identyfikuje utwór jako naruszający prawa autorskie, nawet po wszystkich moich próbach obejścia go. Wszelkie próby bezpośredniego dopasowania byłyby nieskuteczne, wszelkie algorytmy wykorzystujące wzory nut prawdopodobnie zostałyby oszukane przez sygnały dźwiękowe i przesunięcie boiska.
Cóż to jest bardziej moja ciekawość niż pilne pytanie..
1 answers
Pedro Moreno i inni z Google/Youtube pracują nad nim. Używają one przetworników skończonych Stanów do rozpoznawania sekwencji jednostek telefonicznych muzycznych , podobnych do fonemów w automatycznym rozpoznawaniu mowy.
Zobacz ten artykuł:
- Eugene Weinstein, Pedro J. Moreno;
Identyfikacja muzyczna z ważoną
Przetworniki Skończone ,
Proceedings of the International
Konferencja akustyka, mowa i
Przetwarzanie sygnałów (ICASSP), 2007.
Jeśli zmienisz prędkość lub wysokość w całym utworze, dziwię się, że te algorytmy nadal rozpoznają utwór. Ale być może normalizują wysokość i prędkość (wykorzystując czas między uderzeniami), aby móc rozpoznać również wersje pokryte, nie tylko oryginalne. Ale nie jest zaskakujące, że może zignorować sygnały dźwiękowe, które dodałeś, ponieważ w przeciwnym razie jest wystarczająco dużo podobieństwa w strumieniu audio.
(właściwie algorytm oparty na skończonych Stanach byłby świetny aby zastosować się do mojej biblioteki iTunes, aby poprawnie oznaczyć pliki. Ponieważ usługi takie jak MusicBrainz polegają na mniej lub bardziej dokładnych dopasowaniach hash audio i wpisu w bazie danych, podczas gdy metoda przetwornika wydaje się być bardziej tolerancyjna w rozpoznawaniu plików.)
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2009-03-16 03:35:51