Youtube-Inhaltsidentifikationstechnologie?

Question

Ich bin nicht sicher, ob Youtube die einzige Website mit dieser Technologie ist, aber Inhaltsidentifikation in YT (Content ID) ist im Grunde eine Technologie zur automatischen Identifizierung und Entfernung von Urheberrechtsverletzungen. Hier können Sie mehr darüber lesen:

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

Nun, wenn eines meiner Videos (einen bestimmten Musiktitel enthält) wurde markiert und für eine Urheberrechtsverletzung entfernt, ich dachte, es [der Inhalt-ID sytstem] war wahrscheinlich dumm. Also habe ich einige Experimente: keine davon täuschen den Filter ~

• hinzugefügt, um eine Reihe von akustischen Signalen in der Mitte des Songs
• geändert, um die Tonhöhe mehrmals durch den Song
• Changed die Lautstärke ein paar Mal
• die Geschwindigkeit
• Added ein paar Audio-Effekte
• hinzugefügt, um ein Audio-Overlay
Angepasst

Auf der anderen Seite, ich weiß kein Material fälschlicherweise als urheberrechtlich geschützt. Eine Klavierversion eines Liedes zum Beispiel würde den Zensor nicht fälschlicherweise auslösen.

Ich schimpfe nicht darüber, dass meine Videos entfernt werden. Ich bin nur überrascht, wie effektiv der Inhaltszensur ist. Ich frage mich, wie der Algorithmus das Lied korrekt als Urheberrechtsverletzung identifiziert, auch nach all meinen Bemühungen, es zu umgehen. Jegliche Versuche, sich direkt anzupassen, wären sofort besiegt worden, und alle Algorithmen mit Notenmustern würden wahrscheinlich durch die Signaltöne und die Tonhöhenverschiebung verfälscht werden.

Gut, das ist mehr meine Neugier als eine dringende Frage ..

Answer 1

Pedro Moreno und andere bei Google/Youtube Arbeit auf sie aufgerufen wird. Sie verwenden finite-state transducers, um Sequenzen von Musiktelefoneinheiten zu erkennen, ähnlich den Phonemen in der automatischen Spracherkennung.

Schauen Sie sich diesen Artikel:

• Eugene Weinstein, Pedro J. Moreno; Music Identification with Weighted Finite-State Transducers, Proceedings der Internationalen Konferenz in Akustik, Sprache und Signalverarbeitung (ICASSP), 2007.

Wenn Sie die Geschwindigkeit oder Tonhöhe während des ganzen Lied, dass ich bin überrascht, ändern noch diese Algorithmen erkennen das Lied. Aber vielleicht normalisieren sie die Tonhöhe und die Geschwindigkeit (indem sie die Zeit zwischen Beats verwenden), um auch Cover-Versionen zu erkennen, nicht nur die Originalen. Es ist jedoch nicht überraschend, dass die von Ihnen hinzugefügten Signaltöne ignoriert werden können, da ansonsten in Ihrem Audiostream genügend Ähnlichkeit besteht.

(Eigentlich wäre der finite-state-basierte Algorithmus toll, um sie auf meine iTunes-Bibliothek anzuwenden, um die Dateien korrekt zu taggen. Weil Dienste wie MusicBrainz mehr oder weniger exakte Hash-Übereinstimmungen von Audio und Datenbank verwenden Die Transducer-Methode scheint bei der Erkennung der Dateien toleranter zu sein.)

Answer 2

die Technologie audio fingerprinting