通过对频谱图的分析，在一定的时间窗口内将频谱图中具有特征点的称之为频谱指纹的音频信号提取出来。
具体的，通过在多个时间窗内对多个特征点进行散列算法以给出散列码，再将获得的散列码序列与存储在数据库中的已知音频有意义事件的预定散列码段对应相关，从而将与音频有意义事件具有最高相关性的匹配的频谱信号识别出来。
继而对应于匹配有意义事件的的音频气味生成配方被检索出来。
最后蒸发气味生成物质以生成相对应的时变气味。
由于散列码具有固定长度及比多个特征点小的尺寸，因此通过使用散列码而不是多个特征点来进行计算分析，从而减少了对数据库的存储要求及相关性计算的计算量要求。

陈浩然 江嘉伟 刘俊辉 陈猛 李文荣 周宝峰 陈革文

声海国际有限公司

中国香港新界沙田

通过对频谱图的分析，在一定的时间窗口内将频谱图中具有特征点的称之为频谱指纹的音频信号提取出来。
具体的，通过在多个时间窗内对多个特征点进行散列算法以给出散列码，再将获得的散列码序列与存储在数据库中的已知音频有意义事件的预定散列码段对应相关，从而将与音频有意义事件具有最高相关性的匹配的频谱信号识别出来。
继而对应于匹配有意义事件的的音频气味生成配方被检索出来。
最后蒸发气味生成物质以生成相对应的时变气味。
由于散列码具有固定长度及比多个特征点小的尺寸，因此通过使用散列码而不是多个特征点来进行计算分析，从而减少了对数据库的存储要求及相关性计算的计算量要求。