Как Яндекс использует технологию аудио-отпечатков для быстрого распознавания музыки и аудиоконтента

Яндекс патентует двухэтапный метод идентификации аудиоконтента. Система создает короткие и длинные цифровые отпечатки (аудиосигнатуры). Сначала быстро сравниваются короткие отпечатки (используя «хромаслова») для выбора кандидатов, а затем проводится детальное побитовое сравнение длинных отпечатков для точного распознавания.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу быстрой и точной идентификации входящего аудиотрека путем сравнения его с большой базой индексированных аудиоданных. Он направлен на оптимизацию вычислительных ресурсов и времени в системах распознавания аудиоконтента (Audio Fingerprinting). Технология позволяет быстро отсеивать заведомо неподходящие варианты и проводить ресурсоемкую точную верификацию только для потенциальных совпадений.

Что запатентовано

Запатентован двухэтапный способ сравнения аудиотреков с использованием аудиосигнатур разной длины. Суть изобретения заключается в комбинировании быстрого поиска кандидатов (прюнинга) с использованием коротких аудиосигнатур и последующей точной верификации с использованием длинных аудиосигнатур. Ключевым элементом быстрого поиска является компонент, названный «хромаслово».

Как это работает

Система работает в два этапа. На первом этапе генерируется короткая аудиосигнатура из начала входящего трека, содержащая хромаслово (последовательность байтов, описывающих аудио). Система ищет в индексе треки-кандидаты, чьи хромаслова имеют идентичное начало. На втором этапе генерируется длинная аудиосигнатура (охватывающая больший временной интервал). Длинные сигнатуры кандидатов извлекаются из базы, после чего проводится побитовое сравнение для окончательного подтверждения идентичности треков.

Актуальность для SEO

Высокая (для мультимедиа-технологий). Технологии аудио-фингерпринтинга являются индустриальным стандартом для сервисов распознавания музыки (например, Яндекс.Музыка) и систем управления авторскими правами (аналоги Content ID). Описанный двухэтапный подход (быстрый отбор + точная верификация) актуален для высоконагруженных систем.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает внутренние процессы Яндекс, связанные с инфраструктурной технологией обработки мультимедиа (Audio Fingerprinting). Он не имеет прямого отношения к алгоритмам ранжирования веб-страниц, анализу текста, ссылочным факторам или оценке качества сайтов в органическом поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

Аудиотрек-кандидат (Candidate audio track)

Индексированный аудиотрек, выбранный на первом этапе сравнения как потенциально совпадающий с входящим треком.

Аудиосигнатура (Audio signature)

Цифровой отпечаток (fingerprint) аудиотрека. В патенте выделяются два типа:

Короткая аудиосигнатура: Отпечаток начальной части трека (например, 9-27 секунд). Используется для быстрого поиска кандидатов.
Длинная аудиосигнатура: Отпечаток более продолжительной начальной части трека (например, 96-141 секунда). Используется для точной верификации.

Хромаслово (Chroma-word)

Компонент аудиосигнатуры, представляющий собой последовательность байтов, описывающих часть аудио (длительностью от $1/2$ до 8 секунд). Используется как ключ для поиска в индексе.

Побитовое сравнение (Bitwise comparison)

Метод точного сравнения длинных аудиосигнатур на втором этапе верификации.

Инвертированный индекс аудиотрека (Inverted audio track index)

Структура данных, позволяющая быстро находить аудиотреки по компонентам их аудиосигнатур.

Прюнинг-индекс (Pruning index)

Специализированный индекс (Claim 23), сформированный для множества коротких аудиосигнатур. Используется для быстрого отсева (прюнинга) и выбора кандидатов.

Индекс проверки (Verification index)

Индекс (Claim 23), сформированный для множества длинных аудиосигнатур. Используется на этапе верификации.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает конкретную реализацию двухэтапной системы распознавания аудио.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ сравнения входящего аудиотрека с индексированным.

Этап 1: Выбор аудиотрека-кандидата (Прюнинг).

Определяется первая короткая аудиосигнатура для первой части входящего аудиотрека. Она содержит первое хромаслово.
Определяется аудиотрек-кандидат из базы. Условие выбора: его вторая короткая аудиосигнатура содержит второе хромаслово, начальная часть которого идентична начальной части первого хромаслова.

Этап 2: Проверка на совпадение (Верификация).

Определяется первая длинная аудиосигнатура для второй части входящего аудиотрека.
Извлекается вторая длинная аудиосигнатура для второй части аудиотрека-кандидата.
Условие: Вторая часть (для длинной сигнатуры) длиннее первой части (для короткой сигнатуры) и полностью включает ее.
Осуществляется побитовое сравнение первой и второй длинных аудиосигнатур.

Дополнительные пункты (Детали реализации):

Claims 3, 4: Длительность для короткой аудиосигнатуры: от 9 до 27 секунд (оптимально 21 секунда), но не больше длительности трека.
Claims 5, 6: Длительность для длинной аудиосигнатуры: от 96 до 141 секунды (оптимально 120 секунд), но не больше длительности трека.
Claim 7: Хромаслово характеризует часть аудиотрека длительностью между $1/2$ и 8 секундами.
Claims 16, 17: Побитовое сравнение может включать смещение (Offset) одной длинной аудиосигнатуры относительно другой. Амплитуда смещения находится в промежутке 20 секунд. Это позволяет распознавать треки, даже если запись началась не точно с начала.
Claims 9, 11, 13, 14: Хромаслова могут содержать метаданные (ID трека, длительность трека). Это позволяет фильтровать кандидатов по длительности на раннем этапе.

Где и как применяется

Изобретение относится к инфраструктуре обработки и индексации мультимедийных данных, а не к стандартному веб-поиску.

INDEXING & Feature Extraction (Мультимедиа)
Это основной слой применения патента. В процессе индексации аудиоконтента (например, для Яндекс.Музыки или Яндекс.Видео) система выполняет:

Извлечение признаков: Генерация коротких и длинных аудиосигнатур и хромаслов.
Построение индексов: Формирование прюнинг-индекса (для быстрого поиска) и индекса проверки (для верификации).

QUERY PROCESSING (Обработка аудиозапросов)
Технология применяется при получении запроса на идентификацию аудио (например, распознавание музыки пользователем или проверка авторских прав при загрузке контента). Система генерирует сигнатуры для входящего аудио и использует описанный двухэтапный алгоритм для поиска совпадений.

На что влияет

Конкретные типы контента: Влияет исключительно на аудиоконтент (музыка, речь) и аудиодорожки видеофайлов.

Патент не влияет на текстовый контент, ранжирование веб-страниц, коммерческие или информационные запросы в основном веб-поиске, YMYL тематики.

Когда применяется

Триггеры активации: Получение запроса на распознавание входящего аудиотрека (от пользователя или от внутренней системы, например, при проверке загруженного контента). Также используется при индексации для дедупликации аудиобазы.

Пошаговый алгоритм

Процесс идентификации входящего аудиотрека.

Получение данных: Получение первого входящего аудиотрека.
Генерация короткой сигнатуры (Этап 1): Определение первой короткой аудиосигнатуры из начальной части трека (например, 21 секунда). Извлечение первого хромаслова.
Поиск кандидатов (Прюнинг): Использование прюнинг-индекса для поиска аудиотреков-кандидатов. Критерий поиска: начальная часть хромаслова кандидата идентична начальной части хромаслова входящего трека.
Фильтрация кандидатов (Опционально): Если в хромаслова встроена информация о длительности трека, сравнение длительности и отсев кандидатов, чья длительность отличается более чем на пороговое значение (Claim 14).
Генерация длинной сигнатуры (Этап 2): Определение первой длинной аудиосигнатуры из более продолжительной начальной части трека (например, 120 секунд).
Извлечение данных для верификации: Извлечение вторых длинных аудиосигнатур для отобранных кандидатов (например, из индекса проверки).
Верификация: Осуществление побитового сравнения длинных аудиосигнатур. Сравнение может включать смещение сигнатур друг относительно друга (до 20 секунд) для поиска наилучшего совпадения.
Результат: Идентификация совпадения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Мультимедиа факторы: Единственные данные, используемые системой, — это сырые аудиоданные входящего и индексированных аудиотреков.

В патенте не упоминается использование контентных (текстовых), технических, ссылочных, поведенческих, структурных, географических или пользовательских факторов, применяемых в веб-поиске.

Какие метрики используются и как они считаются

Аудиосигнатуры (Короткие и Длинные): Цифровые отпечатки. Методы генерации детально не раскрываются.
Хромаслово: Последовательность байтов, описывающая аудиофрагмент длительностью от $1/2$ до 8 секунд.
Идентичность начальной части хромаслова: Метрика для первого этапа. Определяется как точное совпадение последовательности байтов (Claim 18).
Побитовое сравнение: Метрика для второго этапа. Сравнение длинных аудиосигнатур на битовом уровне.
Смещение (Offset): Параметр, используемый при побитовом сравнении. Система может сдвигать сигнатуры в пределах 20 секунд (Claim 17).

Выводы

Патент чисто технический и инфраструктурный: Он описывает внутренние процессы Яндекса, связанные с технологией аудио-отпечатков (Audio Fingerprinting), без прямых рекомендаций для SEO.
Двухэтапная оптимизация: Ключевая идея — баланс скорости и точности за счет двух этапов: быстрого грубого отбора кандидатов (Прюнинг) и точной проверки (Верификация).
Использование сигнатур разной длины: Система использует короткие сигнатуры (до 27 сек) для скорости и длинные сигнатуры (до 141 сек) для точности.
Устойчивость к смещениям: Механизм верификации учитывает возможность временного смещения (до 20 секунд), что делает распознавание устойчивым к неточному началу записи.
Отсутствие связи с веб-поиском: Патент не содержит информации об алгоритмах ранжирования сайтов или факторах релевантности. Практических выводов для классического SEO нет.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он скорее инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO (продвижения сайтов).

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против каких-либо SEO-манипуляций в веб-поиске и не делает какие-либо SEO-тактики неэффективными.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает, что Яндекс обладает развитой инфраструктурой для анализа, индексации и идентификации мультимедийного контента. Это важно для развития мультимедийных вертикалей (Яндекс.Видео, Яндекс.Музыка), но не влияет на стратегии продвижения сайтов в органической выдаче.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент не связан с ранжированием сайтов или оптимизацией веб-страниц.

Вопросы и ответы

Влияет ли этот патент на ранжирование моего сайта в органической выдаче Яндекса?

Нет, этот патент не оказывает никакого влияния на ранжирование веб-сайтов. Он описывает исключительно технологию аудио-фингерпринтинга — способ сравнения и идентификации аудиотреков. В нем не упоминаются факторы ранжирования, анализ текста, ссылок или качества сайтов.

Где Яндекс может использовать эту технологию?

Эта технология является основой для работы сервисов, связанных с мультимедиа. Наиболее вероятные области применения — это распознавание музыки по аудиофрагменту в Яндекс.Музыке или приложении Яндекс, а также идентификация аудиодорожек в Яндекс.Видео для дедупликации контента или управления авторскими правами (аналог Content ID).

Что такое аудиосигнатура и хромаслово, описанные в патенте?

Аудиосигнатура — это цифровой отпечаток (fingerprint) аудиотрека, его компактное представление. Хромаслово — это компонент этой сигнатуры, последовательность байтов, которая описывает короткий фрагмент аудио (от 0.5 до 8 секунд). Хромаслова используются как ключи для быстрого поиска похожих треков в индексе.

В чем суть двухэтапного подхода, описанного в патенте?

Это оптимизация для повышения скорости работы. Первый этап использует короткие аудиосигнатуры (до 27 секунд) для быстрого отбора потенциальных кандидатов. Второй этап использует длинные аудиосигнатуры (до 141 секунды) и проводит детальное побитовое сравнение только для отобранных кандидатов. Это позволяет избежать дорогостоящего сравнения входящего трека со всей базой.

Поможет ли оптимизация аудиофайлов (например, подкастов) на моем сайте улучшить SEO согласно этому патенту?

Нет. Патент описывает механизм идентификации (определения, является ли трек А копией трека Б), а не механизм оценки качества аудио или его релевантности поисковым запросам. Наличие аудио на сайте может быть полезно для SEO в целом, но описанная в патенте технология на это не влияет.

Что такое прюнинг-индекс?

Прюнинг-индекс (Pruning index) — это специализированный индекс, созданный на основе коротких аудиосигнатур. Он используется на первом этапе для быстрого «отсева» (прюнинга) заведомо неподходящих вариантов и выбора небольшого числа кандидатов по совпадению начальных частей хромаслов.

Что означает «побитовое сравнение со смещением»?

Это метод точного сравнения длинных аудиосигнатур. Поскольку входящий аудиофрагмент может быть записан не точно с начала оригинального трека, система сравнивает сигнатуры, сдвигая их друг относительно друга. Патент указывает, что амплитуда этого смещения может достигать 20 секунд. Это позволяет найти совпадение, даже если треки не идеально выровнены по времени.

Может ли эта система распознать мой голос или содержание разговора?

Патент описывает способ сравнения аудиосигнатур, а не технологию распознавания речи (Speech-to-Text). Система определяет идентичность аудиозаписи как последовательности звуков (например, музыки), но не анализирует ее смысловое содержание. Для анализа содержания используются другие технологии.

Если я использую лицензионную музыку в видео на платформах Яндекса, как этот патент повлияет на меня?

Эта технология позволит Яндексу точно и эффективно идентифицировать использованный музыкальный трек. После идентификации система применит соответствующие политики в отношении авторских прав, которые могут включать монетизацию правообладателем, блокировку контента или другие меры, предусмотренные платформой.

Имеет ли этот патент отношение к YMYL или E-E-A-T?

Нет, абсолютно никакого. Патент относится к области цифровой обработки сигналов (Digital Signal Processing) и не затрагивает вопросы качества контента, экспертности, авторитетности или тематик, связанных со здоровьем и финансами (YMYL).