Домашнее задание №3

Описание проекта

Проект на Java для распознавания песен на основе преобразования Фурье.

Структура кода

Код разделён на четыре модуля (package):

• scanner;
• fingerprint;
• database;
• grade.

Использование

1. database.StoreFingerprint

Считывает все файлы формата wav из указанной папки, преобразует их с помощью FFT и сохраняет в базе данных в таблицах song и songfinger. Также создаёт индексы для ускорения поиска. Время вставки одной песни продолжительностью 4 минуты составляет примерно 11 секунд.

2. grade.EnquirySong

Последовательно сравнивает finger_id. Создаёт массив data[song.length][] для хранения найденных совпадений hash-значений и offset-разницы. С помощью хэш-карты находит наиболее повторяющиеся значения и их количество в каждой группе. Сортирует результаты по количеству повторений в порядке убывания и выводит пять лучших результатов поиска. Точность поиска составляет 100%, время поиска фрагмента песни длительностью 5 секунд — около 2 секунд.

Журнал обновлений

Обновление v0.1 от 2016.11.1:

• Реализовано чтение аудиофайлов и получение данных во временной области в виде double[].
• В ScannerTest добавлен тестовый пример.
• WaveConstants.java и WaveFileReader.java содержат методы для получения данных во временной области.

Обновление v0.2 от 2016.11.4:

• Массив текста заменён на вывод в формате CSV.

Обновление v0.3 от 2016.11.6:

• Завершено извлечение отпечатков пальцев, но не проверено на правильность.

Обновление v0.4 от 2016.11.7:

• Импортированы библиотеки, начато подключение к базе данных.
• Изучены основы синтаксиса.
• Проверена правильность извлечения отпечатков пальцев.
• Возник конфликт в git-репозитории, выполнено слияние и отправка изменений.

Обновление v0.4- от 2016.11.7:

• Алгоритм завис, процесс откатился назад. Обновлён README, чтобы отметить этот момент.

Обновление v0.5 от 2016.11.8:

• Проблема коммуникации решена.
• Значения f1 и f2 в алгоритме извлечения отпечатков пальцев должны быть индексами частоты, а не значениями частоты.
• После сортировки необходимо удалить дубликаты и выбрать максимальное значение (ранее была ошибка в понимании этого процесса, которая теперь исправлена).
• Сложность алгоритма сортировки слишком высока, требуется оптимизация.

Обновление v0.6 от 2016.11.14:

• Вместо пузырьковой сортировки используется сортировка выбором, сложность алгоритма O(n).
• После сортировки необходимо удалить дубликаты и выбрать максимальное значение.

Обновление v0.7 от 2016.11.16:

• Завершен этап сопоставления и оценки.
• Оптимизированы алгоритмы FFT и поиска.
• Добавлены скриншоты результатов.
• Общий код приведён в порядок, удалены ненужные элементы, добавлены необходимые комментарии.