比较两个频谱图以找到与算法匹配的偏移量

| 我每天录制2分钟的互联网广播。总是有相同的开始和结束叮当声。由于广播的确切时间可能会有所不同，大约需要6分钟，因此我必须录制大约15分钟的广播。 我希望确定15分钟录音中这些杂音的确切时间，以便提取所需的音频部分。 我已经启动了一个C＃应用程序，在该程序中，我基于http://www.codeproject.com/KB/audio-video/SoundCatcher.aspx将MP3解码为PCM数据，并将PCM数据转换为频谱图。 我尝试对PCM数据使用互相关算法，但是该算法在6分钟左右的过程中非常慢，步长为10ms，并且在某些情况下无法找到叮当声的开始时间。 对两个频谱图进行匹配比较的算法有什么想法吗？还是找到铃声开始时间的更好方法？ 谢谢， 更新，抱歉，延迟 首先，感谢所有的答案，其中大多数都是无关紧要的想法。 我尝试实现fonzo提出的Shazam算法。但是未能检测到光谱图中的峰。这是来自三个不同记录的起始铃声的三个频谱图。我尝试使用带有斑点过滤器的AForge.NET（但未能识别峰值），模糊图像并检查高度差，拉普拉斯卷积，斜率分析以检测一系列竖线（但是有太多错误正）... 同时，我尝试了Dave Aaron Smith提出的Hough算法。我在哪里计算每列的RMS。是的是每列，它是O（N * M），但M << N（注意，一列大约是8k的样本）。因此，总体来说还算不错，算法仍然需要3分钟左右，但从未失败。 我可以采用该解决方案，但如果可能的话，我希望使用Shazam，因为它的O（N）并且可能更快（并且也更凉爽）。大家都想出一种算法，可以始终检测那些频谱图中的相同点（不必是峰值），这要感谢添加注释。 新更新 最后，我继续使用上面解释的算法，尝试实现Shazam算法，但未能在声谱图中找到合适的峰，即从一个声音文件到另一个声音文件的不固定点。从理论上讲，Shazam算法是解决此类问题的方法。 Dave Aaron Smith提出的Hough算法更稳定，更有效。我拆分了大约400个文件，但其中只有20个未能正确拆分。从8GB到1GB的磁盘空间。 谢谢你的帮助。