Python - tensorflow.fingerprint()

简介

tensorflow.fingerprint()是tensorflow中的一个音频指纹生成函数，用于对音频文件进行特征提取和生成一段唯一的指纹信息。该指纹信息在音频检索中极其实用，可用于识别两个音频是否相似或相等。

使用方法

首先需要导入tensorflow库：

import tensorflow as tf

接着，可以使用以下代码创建一个Tensor对象来表示音频数据：

audio = tf.audio.decode_wav(tf.io.read_file('path/to/audio/file.wav'))

注意：decode_wav()函数将音频文件解码成浮点数Tensor对象，其值在-1.0和1.0之间。

然后，可以使用以下代码对音频进行指纹提取：

fingerprint = tf.squeeze(tf.image.resize(tf.abs(tf.signal.stft(audio[:, 0], frame_length=1024, frame_step=256, fft_length=1024)), [9, 8]))

以上代码中，我们使用了STFT算法对音频进行了频谱分析，然后计算了音频的语谱图。最后，我们对该语谱图进行了大小调整和压缩，最终生成了一个大小为(9, 8)的指纹信息。

总结

tensorflow.fingerprint()函数可用于音频指纹生成，具有一定的应用价值。通过音频指纹我们可以实现音频的检索、匹配和推荐等功能。