দুটি অডিও ফাইল একইরূপে প্রমাণ করতে আমি কীভাবে ক্রস-পারস্পরিক সম্পর্ক বাস্তবায়ন করব?

Question

সেগুলির অনুরূপ প্রমাণ করার জন্য আমাকে দুটি অডিও ফাইলের ক্রস পারস্পরিক সম্পর্ক করতে হবে। আমি দুটি অডিও ফাইলের এফএফটি নিয়েছি এবং পৃথক অ্যারেতে তাদের পাওয়ার স্পেকট্রামের মান রয়েছে।

আমি কীভাবে তাদের আরও ক্রস-সম্পর্ক স্থাপন করতে এবং প্রমাণ করতে পারি যে তারা একই রকম? এটা করতে একটি ভাল উপায় আছে কি? যেকোন মৌলিক ধারণা এটিকে শিখতে এবং প্রয়োগ করতে আমার পক্ষে সহায়ক হবে be

Comments

দুটি এলোমেলো সংকেত ভেক্টর ক্রস পারস্পরিক সম্পর্ক দেওয়া। এমএটিএলবিতে দু'জন ভেক্টর পেতে আপনি কীভাবে বিপরীতটি বাস্তবায়ন করেন। জন মুহে

Answer 1

আন্তঃসম্পর্ক এবং সমঝোতার বিষয়টি নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত। সংক্ষেপে, করতে সংবর্তন FFTs সঙ্গে, আপনি

1. শূন্য-প্যাড ইনপুট সিগন্যালগুলি (শেষে জিরোগুলি যুক্ত করুন যাতে তরঙ্গের অন্তত অর্ধেক "ফাঁকা" থাকে)
2. উভয় সংকেতের এফএফটি নিন
3. ফলাফলগুলি একসাথে গুন করুন (উপাদান-ভিত্তিক গুণ)
4. বিপরীতমুখী এফএফটি করুন

conv(a, b) = ifft(fft(a_and_zeros) * fft(b_and_zeros))

আপনাকে শূন্য-প্যাডিং করতে হবে কারণ এফএফটি পদ্ধতিটি আসলে বৃত্তাকার ক্রস-পারস্পরিক সম্পর্ক, যার অর্থ সিগন্যালটি প্রান্তগুলিতে প্রায় আবৃত হয়। সুতরাং আপনি ওভারল্যাপ থেকে পরিত্রাণ পেতে, অসীমের বাইরে শূন্যের সংকেত অনুকরণ করার জন্য পর্যাপ্ত শূন্য যুক্ত করেন।

কনভলিউশনের পরিবর্তে ক্রস-পারস্পরিক সম্পর্ক পেতে , আপনাকে এফএফটি করার আগে কোনও একটি সংকেতকে সময়-বিপরীত করতে হবে, বা এফএফটি-র পরে সংকেতগুলির একটিতে জটিল সংযোগ নিতে হবে:

• corr(a, b) = ifft(fft(a_and_zeros) * fft(b_and_zeros[reversed]))
• corr(a, b) = ifft(fft(a_and_zeros) * conj(fft(b_and_zeros)))

আপনার হার্ডওয়্যার / সফ্টওয়্যার দিয়ে যে কোনওটি সহজ। স্বতঃসংশ্লিষ্টতার জন্য (নিজের সাথে একটি সংকেতের ক্রস-সম্পর্ক), জটিল সংযোগটি করাই ভাল, কারণ তখন আপনাকে কেবল একবার এফএফটি গণনা করতে হবে।

যদি সংকেতগুলি আসল হয় তবে আপনি আসল এফএফটি (আরএফএফটি / আইআরএফএফটি) ব্যবহার করতে পারেন এবং কেবলমাত্র স্পেকট্রামের অর্ধেক গণনা করে আপনার অর্ধেক গণনার সময় বাঁচাতে পারেন।

এছাড়াও আপনি বড় আকারে প্যাডিং করে গণনার সময় বাঁচাতে পারেন যা এফএফটি অপ্টিমাইজ করা হয়েছে (যেমন এফএফটিপ্যাকের জন্য একটি 5-স্মুথ নম্বর , এফএফটিডাব্লুয়ের জন্য 13 ডলার মসৃণ সংখ্যা , বা একটি সাধারণ হার্ডওয়্যার প্রয়োগের জন্য 2 পাওয়ার)।

ব্রুটি-ফোর্স পারস্পরিক সম্পর্কের তুলনায় এফএফটি সম্পর্কের পাইথনের উদাহরণ এখানে: https://stackoverflow.com/a/1768140/125507

এটি আপনাকে ক্রস-সম্পর্ক সম্পর্কিত ফাংশন দেবে, যা অফসেটের তুলনায় মিলের একটি পরিমাপ। যে অফারে তরঙ্গগুলি একে অপরের সাথে "সারিবদ্ধ" থাকে অফসেট পেতে, পারস্পরিক সম্পর্ক ফাংশনে একটি শিখর থাকবে:

শিখরের x মান অফসেট, যা নেতিবাচক বা ধনাত্মক হতে পারে।

আমি কেবল দুটি তরঙ্গের অফসেটটি খুঁজে পেতে এটি ব্যবহার করেছি। আপনি শিখরে প্যারাবোলিক / চতুষ্কোণ ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে অফসেটের (আপনার নমুনাগুলির রেজোলিউশনের চেয়ে ভাল) আরও সুনির্দিষ্ট অনুমান পেতে পারেন ।

-1 এবং 1 এর মধ্যে সাদৃশ্য মান পেতে (অন্যটি বৃদ্ধির সাথে সাথে সংকেতের একটিতে হ্রাসকারী একটি নেতিবাচক মান) আপনার ইনপুটগুলির দৈর্ঘ্য, এফএফটির দৈর্ঘ্য, আপনার নির্দিষ্ট এফএফটি বাস্তবায়নের অনুযায়ী প্রশস্ততা স্কেল করতে হবে স্কেলিং ইত্যাদি itself

নোট করুন যে এটি কেবল একই তরঙ্গযুক্ত তরঙ্গগুলিতে কাজ করবে। যদি তাদের বিভিন্ন হার্ডওয়্যারে নমুনা দেওয়া হয় বা কিছু শব্দ যোগ করা থাকে তবে অন্যথায় এখনও একই আকার থাকে তবে এই তুলনাটি কার্যকর হবে তবে যদি তরঙ্গ আকারটি ফিল্টারিং বা ফেজ শিফট দ্বারা পরিবর্তন করা হয় তবে তারা একই শব্দ করতে পারে তবে জিতেছে পাশাপাশি সম্পর্কযুক্ত না।

Comments

শূন্য প্যাডিং কমপক্ষে N = আকার (ক) + আকার (খ) -1 হওয়া উচিত, প্রায় 2 এর পাওয়ার পর্যন্ত গোল করা উচিত -1 এবং 1 এর মধ্যে মান পেতে আদর্শ (ক) * আদর্শ (বি) দ্বারা ভাগ করুন ), যা প্রদত্ত লেগের জন্য এন-স্পেসে দুটি ভেক্টরের মধ্যবর্তী কোণটির কোসাইন দেয় (অর্থাত্ বৃত্তাকার শিফ্ট মডুলো এন)। চূড়ান্ত পিছনে, অনেকগুলি ওভারল্যাপিং নমুনা নেই (কেবলমাত্র চরম একমাত্র), সুতরাং আদর্শ (ক) * আদর্শ (খ) দ্বারা বিভাজনগুলি এই পারস্পরিক সম্পর্ককে 0 এর দিকে পক্ষপাতদুষ্ট করবে (যেমন এন-স্পেসে তাদের আপেক্ষিক অরগনীয়তা দেখায়) ।

— এরিক সান

আমি মনে করি বর্ণনায় কোনও ত্রুটি থাকতে পারে। FFTs একসঙ্গে শব্দটি দ্বারা শব্দটি গুন করা উচিত নয় FFT দিতে সংবর্তন সংকেত, না FFT এর ক্রস কোরিলেশন ? আমি এটি যেমন বুঝতে পেরেছি, ক্রস-পারস্পরিক সম্পর্কের এফএফটি পেতে আইএফএফটি নেওয়ার আগে টার্ম বাই টার্ম গুনের মধ্যে এফএফটি ভেক্টরের একটির জটিল সংযোগ ব্যবহার করা দরকার।

— দিলীপ সরোতে

@ দিলিপ সরওয়াট: হ্যাঁ, আপনি ঠিক বলেছেন। আপনি সময় নির্দেশিকায় একটি সংকেতও বিপরীত করতে পারেন, যা আমি উত্তরে যুক্ত করেছি।

— এন্ডোলিথ

"কেন হার্ডওয়ারে সময় বিপরীত করা শক্ত?" মামলা প্রচুর ডেটা মনে আশা সিস্টোলিক বিন্যাসে সংরক্ষণ করা হয় যে কম্পিউটেশন হয় স্থানীয় , অর্থাত্ , সঞ্চিত -th সেল, শুধুমাত্র সঙ্গে তার নিকটতম প্রতিবেশীদের মিথস্ক্রিয়া । পাঠানো হচ্ছে সেল # টি এবং পাঠানোর সেল # টি , এবং সবার জন্য এই কাজ তারের খরচ, তারের বিলম্ব বৃদ্ধি (এবং অত: পর সর্বোচ্চ সাধনযোগ্য ঘড়ি হার হ্রাস করা), এবং এছাড়াও, কারণ সব তারগুলি একে অপরের উপর দিয়ে যেতে হবে, রাউটিং সমস্যা তৈরি করে। এটা তোলে সম্ভব হলে এড়িয়ে চলা উচিত, এবং এই ক্ষেত্রে, এটা হয় পরিহার্য।আমি x [ ± i ] এক্স [ আমি ] ( এন - আই ) এক্স [ এন - আই ] আই $x[i]$$i$$x[\pm i]$$x[i]$$(N-i)$$x[N-i]$$i$$i$

— দিলীপ সরোতে

@ লিও উপাদান অনুসারে গুণ n-by-1 অ্যারে x এন-বাই -1 অ্যারে = এন-বাই -1 অ্যারে আমি উত্তরে এই "নমুনা-দ্বারা-নমুনা" বলেছি।

— এন্ডোলিথ

Answer 2

সংশ্লেষন একটি সংখ্যা (আপনার ক্ষেত্রে অডিও নমুনা) দুই timeseries এর সাদৃশ্য প্রকাশ করার একটি উপায়। এটি নিম্নোক্তভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে যা covariance এর অভিযোজন :

period = 1/sampleFrequency;
covariance=0;

for (iSample = 0; iSample<nSamples; iSample++)
    covariance += (timeSeries_1(iSample)*timeSeries_2(iSample))/period;
    //Dividing by `period` might not even be necessary

পারস্পরিক সম্পর্কটি কোভেরিয়েন্সের স্বাভাবিক সংস্করণ, যা উভয় সময় সিরিজের মানক বিচ্যুতিগুলির পণ্য দ্বারা বিভক্ত সমবায়ু। পারস্পরিক সম্পর্ক একটি 0 প্রদান করবে যখন কোনও পারস্পরিক সম্পর্ক নেই (সম্পূর্ণরূপে সমান নয়) এবং সম্পূর্ণ পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য সম্পূর্ণ 1 (সম্পূর্ণ অনুরূপ) 1

আপনি কল্পনা করতে পারেন যে দুটি সাউন্ড স্যাম্পল একইরকম হতে পারে তবে সিঙ্ক্রোনাইজড নয়। যে যেখানে আছে ক্রস কোরিলেশন । আসে আপনি যেখানে আপনি তাদের একজন এক নমুনা দ্বারা স্থানান্তরিত হয়েছে সময় সিরিজ মধ্যে পারস্পরিক নিরূপণ:

for (iShift=0; iShift<nSamples; iShift++)
    xcorr(iShift) = corr(timeSeries_1, timeSeries_2_shifted_one_sample);

তারপরে corrসিরিজের সর্বাধিক মান সন্ধান করুন এবং আপনি শেষ করেছেন। (বা যদি আপনি পর্যাপ্ত পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পান তবে থামুন) অবশ্যই এর সাথে আরও কিছু আছে। আপনাকে অবশ্যই স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি বাস্তবায়ন করতে হবে এবং আপনাকে অবশ্যই কিছু মেমরি পরিচালনা করতে হবে এবং সময় বদলানোর স্টাফ বাস্তবায়ন করতে হবে। যদি আপনার সমস্ত অডিও নমুনাগুলি দৈর্ঘ্যে সমান হয়, তবে আপনি সমবায়িকাকে স্বাভাবিক না করেই করতে পারেন এবং এগিয়ে গিয়ে ক্রস-কোভেরিয়েন্স গণনা করতে পারেন।

আপনার আগের প্রশ্নের একটি দুর্দান্ত সম্পর্ক : ফুরিয়ার বিশ্লেষণ ক্রস কোভেরিয়েন্সের কেবল একটি অভিযোজন। এক সময় সিরিজ স্থানান্তরিত করা এবং অন্যান্য সংকেতের সাহায্যে সমবায়াগুলি গণনা করার পরিবর্তে আপনি একটি সংকেত এবং বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি সহ বেশ কয়েকটি (সহ) সাইন ওয়েভগুলির মধ্যে সমবায় গণনা করেন। এটি সব একই নীতি ভিত্তিক।

Comments

আপনি উল্লেখ করেছেন যে 0 কোনও পারস্পরিক সম্পর্ক নয় এবং 1 হ'ল সম্পূর্ণ পারস্পরিক সম্পর্ক। আমি কেবল লক্ষ করতে চাই যে -1 সম্পূর্ণ নেতিবাচকভাবে সম্পর্কিত হয়েছে। হিসাবে, -1 বোঝায় যে নমুনা 1 হ'ল নমুনা 2 এর বিপরীত you এবং আপনি 0 এর কাছাকাছি যাওয়ার সাথে সাথে লাইনটি "আরও মোটা" হয়।

— কেলেনজবি

@ ক্লেলেঞ্জব, হ্যাঁ, তবে আমি সম্ভবত এটি বলতে চাইছি, আপনি যে বিষয়ে সম্ভবত আগ্রহী সেটির পারস্পরিক সম্পর্কের পরিমাণটি। 1 বা এ -1 মানে সংকেতগুলি একে অপরকে সরাসরি প্রভাবিত করে।

— কর্টুক

Answer 3

সংকেত প্রক্রিয়াকরণে ক্রস-পারস্পরিক সম্পর্ক (এমএটিএলবিএমে xcorr) হল দুটি ক্রমের বিপরীতে একটি কনভলিউশন অপারেশন। যেহেতু সময় বিপর্যয় ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে জটিল সংযোগের সাথে মিলে যায়, আপনি ক্রস-সম্পর্কটিকে নিম্নরূপে গণনা করতে DFT ব্যবহার করতে পারেন:

R_xy = ifft(fft(x,N) * conj(fft(y,N)))

যেখানে এন = আকার (x) + আকার (y) - 1 (অগ্রাধিকার 2 এর পাওয়ার পর্যন্ত গোল) ডিএফটি এর দৈর্ঘ্য।

ডিএফটিগুলির গুণন সময় বিজ্ঞপ্তি সমাপ্তির সমতুল্য । উভয় ভেক্টরকে দৈর্ঘ্য N এ জিরো প্যাডিং y এর বৃত্তাকার স্থানান্তরিত উপাদানগুলি x এর সাথে ওভারল্যাপিং থেকে রাখে, যা ফলাফলকে x এবং সময় বিপরীত y এর রৈখিক সমীকরণের অনুরূপ করে তোলে।

1 এর একটি লেগ হ'ল y এর ডান বৃত্তাকার শিফ্ট, যখন -1 এর একটি লেগ একটি বাম সার্কুলার শিফ্ট। ক্রস-পারস্পরিক সম্পর্ক হ'ল সমস্ত ল্যাগের জন্য ডট পণ্যগুলির ক্রম। স্ট্যান্ডার্ড ফাফ্ট অর্ডারিংয়ের উপর ভিত্তি করে, এগুলি এমন অ্যারেতে থাকবে যা নিম্নলিখিত হিসাবে অ্যাক্সেস করা যায়। আকারের মাধ্যমে সূচকগুলি (x) -1 ইতিবাচক ল্যাগ হয়। সূচকগুলি N-আকার (y) +1 থেকে N-1 বিপরীত ক্রমে নেতিবাচক ল্যাগগুলি। (পাইথনে নেতিবাচক ল্যাগগুলি R_xy [-1] এর মতো নেতিবাচক সূচকে সহজেই অ্যাক্সেস করা যায়))

আপনি শূন্য-প্যাডযুক্ত x এবং y কে এন-ডাইমেনশনাল ভেক্টর হিসাবে ভাবতে পারেন। প্রদত্ত ব্যবধানের জন্য x এবং y এর ডট পণ্য |x|*|y|*cos(theta)। X এবং y এর নিয়মগুলি বৃত্তাকার শিফ্টের জন্য ধ্রুবক, তাই এগুলি ভাগ করে কোণ কোণের পরিবর্তিত কোসাইনকে ছেড়ে যায়। যদি x এবং y (প্রদত্ত ব্যবধানের জন্য) এন-স্পেসে অরথোগোনাল হয় তবে পারস্পরিক সম্পর্ক 0 (অর্থাত্ থেটা = 90 ডিগ্রি) হয়। যদি তারা সহ-রৈখিক হয় তবে মানটি হয় 1 (ইতিবাচকভাবে সম্পর্কিত) বা -1 (নেতিবাচকভাবে সম্পর্কিত, অর্থাত্ থেটা = 180 ডিগ্রি)। এটি আন্তঃসম্পর্ককে unityক্যের দিকে স্বাভাবিক করে তোলে:

R_xy = ifft(fft(x,N) * conj(fft(y,N))) / (norm(x) * norm(y))

এটিকে কেবল ওভারল্যাপিং অংশগুলির জন্য নিয়মগুলি পুনর্নির্মাণের মাধ্যমে পক্ষপাতহীন করা যেতে পারে, তবে তারপরে আপনি পাশাপাশি সময় ডোমেনে পুরো গণনাটিও করতে পারেন। এছাড়াও, আপনি সাধারণীকরণের বিভিন্ন সংস্করণ দেখতে পাবেন। Unityক্যে সাধারণীকরণের পরিবর্তে কখনও কখনও ক্রস-সম্পর্কটি এম (পক্ষপাতদুষ্ট) দ্বারা সাধারণীকরণ করা হয়, যেখানে এম = সর্বাধিক (আকার (x), আকার (y)), বা এম- এম | (ম্যাথ ল্যাগের একটি নিরপেক্ষ অনুমান)।

সর্বাধিক পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য জন্য পারস্পরিক সম্পর্ক গণনার আগে গড় (ডিসি পক্ষপাত) অপসারণ করা উচিত। একে ক্রস-কোভেরিয়েন্স (এমএটিএবিএলে এক্সকভ) বলা হয়:

x2 = x - mean(x)
y2 = y - mean(y)
phi_xy = ifft(fft(x2,N) * conj(fft(y2,N))) / (norm(x2) * norm(y2))

Comments

এর অর্থ কী অ্যারের চূড়ান্ত আকার হওয়া উচিত 2*size (a) + size(b) - 1বা হওয়া উচিত 2*size (b) + size (a) - 1? তবে উভয় ক্ষেত্রেই দুটি প্যাডযুক্ত অ্যারে বিভিন্ন আকারের। খুব বেশি জিরো দিয়ে প্যাডিংয়ের পরিণতি কী?

@ রবার্টক ক্রস-সম্পর্ক সম্পর্কিত অ্যারেটির দৈর্ঘ্য কমপক্ষে একটি এবং বি এর দৈর্ঘ্যের হতে হবে (বিয়োগ এক), যেমন এরিকসান তার উত্তরে বলেছেন। সরলতার জন্য, দৈর্ঘ্যটি প্রায়শই দীর্ঘতর ভেক্টরের দৈর্ঘ্যের দ্বিগুণ হয়ে যায় (কখনও কখনও দক্ষ এফএফটি ব্যবহারের জন্য এর পরবর্তী বৃহত্তর শক্তি পর্যন্ত গোল করে )। পছন্দটি সহায়তা করে যখন গ্রাহক বিরক্তিকরভাবে সিদ্ধান্ত নেয় যে তিনি দীর্ঘতর ভেক্টরের স্বতঃসংশোধনও চান। অনেকগুলি শূন্যের সাথে প্যাডিংয়ের একটি পরিণতি হ'ল অতিরিক্ত গণনা তবে এটি আরও কার্যকর এফএফটি বাস্তবায়নের দ্বারা আরও সংক্ষিপ্ত হতে পারে। $2$

— দিলীপ সরোতে

@RobertKJ: আপনি সহচরী করছি bবরাবর aশিফট প্রতি এক আউটপুট, এক নমুনা কমপক্ষে ওভারল্যাপ সঙ্গে। এটি size(a)ইতিবাচক পিছনে এবং size(b) - 1নেতিবাচক ল্যাগগুলি দেয়। বিপরীত এন দফা DFTs গুণফল এর রুপান্তর ব্যবহার করে, সূচকের 0মাধ্যমে size(a)-1ইতিবাচক lags, এবং সূচকের N-size(b)+1মাধ্যমে N-1বিপরীত ক্রম নেতিবাচক lags হয়।

— এরিক সান

Answer 4

আপনি যদি মাতলাব ব্যবহার করছেন তবে ক্রস কোরেলেট ফাংশনটি ব্যবহার করে দেখুন:

c= xcorr(x,y)

মতলব ডকুমেন্টেশন এখানে:

xcorrএকটি এলোমেলো প্রক্রিয়া ক্রস পারস্পরিক সম্পর্ক ক্রম অনুমান করে। স্বতঃসংশ্লিষ্টকরণ একটি বিশেষ কেস হিসাবে পরিচালনা করা হয়।

...

c = xcorr(x,y)লম্বা 2 * N-1 ভেক্টর, যেখানে xএবং yদৈর্ঘ্য Nভেক্টর ( N > 1) এর মধ্যে ক্রস-সম্পর্কের অনুক্রমটি প্রদান করে । যদি xএবং yএকই দৈর্ঘ্য না হয় তবে সংক্ষিপ্ততর ভেক্টর দীর্ঘতর ভেক্টরের দৈর্ঘ্যে শূন্য প্যাডযুক্ত।

পারস্পরিক সম্পর্ক

Comments

লিঙ্কটি নষ্ট হয়ে গেছে বলে মনে হচ্ছে।

— দানিজেল

Answer 5

অডিও ফাইলগুলির তুলনা করার একটি দ্রুত এবং সহজ উপায়। অডিও ফাইলটি নিয়ে যান, একটি অনুলিপি তৈরি করুন, একটি স্টেরিও চ্যানেলে পাশাপাশি পাশাপাশি আটকান, স্টেরিও ট্র্যাকগুলির একটিতে ফেজটি উল্টো করুন, ফাইলটি দুটি জুম মোডে প্রান্তিককরণ করুন, নিশ্চিত হন যে উভয় ফাইলের শুরুতে একই প্রশস্ততা থাকে, তারপরে খেলুন, যদি সম্পূর্ণ নীরবতা থাকে তবে উভয় ফাইলই অভিন্ন, যদি কোনও পার্থক্য থাকে তবে আপনি এটি খুব স্পষ্ট করে শুনবেন !.

Answer 6

বেশিরভাগ এখানে যেমন লিখেছেন আপনার পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করা উচিত।

বিবেচনাধীন 2 টি কারণ বিবেচনা করুন:

1. যদি ভলিউমটি আলাদাভাবে মাপানো হয় তবে আপনার সম্পর্কটি স্বাভাবিক করুন।
2. যদি সময়টির স্কেলিং হয় তবে আপনি ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং ব্যবহার করতে পারেন।

Answer 7

অ-পর্যায়ক্রমিক সংকেতের জন্য (আকার (y) -1) আসল পিছনে পেতে R_xy এর সূচী থেকে বাদ দিতে হবে।

এন = আকার (এক্স) + আকার (y) - 1;

lags = [0, N] - (আকার (y) - 1);

Answer 8

পার্থক্যটি খুঁজে পাওয়ার সবচেয়ে সহজ উপায়, আইএমও, সময় ডোমেনে দুটি অডিও সিগন্যালকে বিয়োগ করা। যদি তারা সমান হয় তবে প্রতি সময় পয়েন্টে ফলাফল শূন্য হবে। যদি তারা সমান না হয় তবে তাদের মধ্যে পার্থক্য বিয়োগের পরে ছেড়ে যাবে এবং আপনি এটি সরাসরি শুনতে পারেন। তারা কতটা সাদৃশ্য রয়েছে তার একটি দ্রুত পরিমাপ হ'ল এই পার্থক্যের আরএমএস মান। উদাহরণস্বরূপ, এমপি 3 বনাম ডাব্লুএইভি ফাইলের পার্থক্য শুনতে অডিও মিক্সিং এবং মাস্টারিংয়ে এটি প্রায়শই করা হয়। (একটি সিগন্যালের ফেজটি উল্টানো এবং এগুলি যোগ করা বিয়োগের সমান। এটি ডিএডাব্লু সফ্টওয়্যারটিতে করা হলে এটি ব্যবহৃত পদ্ধতি)) এটি কাজ করার জন্য তাদের অবশ্যই যথাযথভাবে সময় বদ্ধ হতে হবে। যদি সেগুলি না হয় তবে আপনি শীর্ষ দশটি শৃঙ্গগুলি সনাক্ত করা, শৃঙ্গগুলির গড় অফসেট গণনা করা এবং একটি সংকেত স্থানান্তরকরণের মতো এগুলি সারিবদ্ধ করার জন্য একটি অ্যালগরিদম বিকাশ করতে পারেন।

ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে রূপান্তর করা এবং আপনার প্রস্তাবিত সিগন্যালের পাওয়ার বর্ণালির তুলনা করা কিছু সময়ের ডোমেন তথ্য উপেক্ষা করছে। উদাহরণস্বরূপ, সামনে খেললে অডিওতে খেলানো অডিওতে একই বর্ণালী থাকে। সুতরাং, দুটি খুব পৃথক অডিও সংকেত ঠিক একই বর্ণালী থাকতে পারে।