Как Яндекс использует аудио-отпечатки (Chromaprints) для быстрого поиска дубликатов музыки и аудиофайлов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему высокой вычислительной сложности и ресурсоемкости процесса поиска дубликатов аудиодорожек (Matching) в больших базах данных. В отличие от распознавания (Recognition), которое идентифицирует короткий фрагмент (как Shazam), Matching требует сравнения значительных частей аудиофайлов для подтверждения их идентичности с учетом возможных различий в качестве, длительности или временных сдвигов. Патент предлагает механизм для значительного ускорения этого процесса.

Что запатентовано

Запатентована двухэтапная система сопоставления аудиофайлов и специфическая структура инвертированного индекса для хранения аудио-отпечатков (упоминается технология Chromaprint). Суть изобретения заключается в использовании (1) стадии быстрого отбора кандидатов (Fast Candidate Selection или Pruning) с помощью коротких отпечатков и высокоэффективного индекса (Pruning Index) и (2) стадии валидации (Validation) путем детального сравнения длинных отпечатков.

Как это работает

Система генерирует два типа отпечатков: короткие (например, первые 21 секунда) и длинные (например, первые 120 секунд). Отпечатки состоят из Chroma Words. На первом этапе используется Pruning Index, организованный на уровне отдельных байтов Chroma Words. Это позволяет мгновенно найти треки-кандидаты, имеющие хотя бы одно совпадение по Chroma Word с входящим треком. На втором этапе длинный отпечаток входящего трека побитово (bit-by-bit comparing) сравнивается с длинными отпечатками кандидатов (из Validation Index). При этом учитываются возможные временные сдвиги (например, +/- 20 секунд).

Актуальность для SEO

Высокая для платформ, работающих с аудио и видео контентом (например, Яндекс Музыка, Яндекс Видео). Эффективная дедупликация контента, управление авторскими правами и масштабирование поиска по мультимедиа остаются критически важными задачами. Описанные методы оптимизации актуальны.

Важность для SEO

Влияние на традиционное веб-SEO минимальное (1/10). Это узкоспециализированный инфраструктурный патент в области Audio Information Retrieval. Он не оказывает влияния на ранжирование текстовых документов в веб-поиске. Патент имеет косвенное значение для Video SEO, так как демонстрирует способность Яндекса эффективно идентифицировать и дедуплицировать аудиодорожки в составе видео, подчеркивая важность уникальности мультимедийного контента.

Детальный разбор

Термины и определения

Audio Fingerprint (Аудио-отпечаток)

Конденсированное цифровое представление аудиосигнала, используемое для идентификации аудио или поиска похожих элементов в базе данных.

Beginning Portion (Начальная часть)

Определенное количество первых байтов в Chroma Word (например, 4 байта). Используется как ключ для поиска в индексе. Состоит из Index Key и Sorting Key.

Chroma Word (Хрома-слово)

Компонент аудио-отпечатка; последовательность байтов (например, 4 байта), описывающая короткий фрагмент (чанк) аудиодорожки (от 0.5 до 8 секунд).

Chromaprint (Хромапринт)

Конкретная технология создания аудио-отпечатков, упомянутая в патенте. Основана на анализе спектрограммы и преобразовании частот в музыкальные ноты (12 бинов).

Index Key (Ключ индекса)

Первая часть Beginning Portion (например, первые 3 байта Chroma Word). Используется для быстрого определения набора списков проводки (Set of Posting Lists).

Long Audio Fingerprint (Длинный аудио-отпечаток)

Отпечаток более длинной начальной части трека (диапазон 96-141 секунда, конкретный пример – 120 секунд). Используется на этапе валидации.

Matching (Сопоставление)

Процесс поиска полных дубликатов аудиодорожек, в отличие от Recognition (распознавания коротких фрагментов).

Posting List (Список проводки)

Структура данных в инвертированном индексе, хранящая информацию о том, в каких треках (Track ID) встречается конкретное Chroma Word.

Pruning Index (Индекс отсечения)

Инвертированный индекс, построенный на коротких аудио-отпечатках. Используется для быстрого отбора кандидатов.

Short Audio Fingerprint (Короткий аудио-отпечаток)

Отпечаток короткой начальной части трека (диапазон 9-27 секунд, конкретный пример – 21 секунда). Используется на этапе отбора кандидатов.

Sorting Key (Ключ сортировки)

Вторая часть Beginning Portion (например, 4-й байт Chroma Word). Используется для быстрого определения конкретного Posting List внутри набора.

Validation Index (Индекс валидации)

Индекс или хранилище, содержащее длинные аудио-отпечатки. Используется для детального побитового сравнения.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе двухэтапного сопоставления и структуре используемого инвертированного индекса для оптимизации скорости.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод сопоставления входящего трека с индексированным.

Этап 1: Выбор кандидата (Selecting / Pruning)

1. Определение первого Short Audio Fingerprint для начальной части входящего трека.
2. Поиск кандидата в индексе. Кандидат должен иметь второй Short Audio Fingerprint, содержащий Chroma Word, чья начальная часть (Beginning Portion) идентична начальной части Chroma Word из первого отпечатка.
3. Важно: Описана структура индексации, используемая для этого поиска. Индекс состоит из наборов списков проводки (Sets of Posting Lists). Внутри набора каждый список связан с Chroma Words, имеющими одинаковый первый байт/последовательность (First Byte) и разный следующий байт/последовательность (Following Byte). Этот механизм обеспечивает быстрый поиск совпадений.

Этап 2: Валидация кандидата (Validating)

1. Определение первого Long Audio Fingerprint для более продолжительной начальной части входящего трека.
2. Извлечение второго Long Audio Fingerprint для трека-кандидата.
3. Выполнение побитового сравнения (bit-by-bit comparing) первого и второго длинных отпечатков.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет структуру Beginning Portion. Она состоит из комбинации (i) первого байта ИЛИ первой многобайтовой последовательности и (ii) следующего байта ИЛИ второй многобайтовой последовательности. Это формализует разделение ключа на Index Key и Sorting Key.

Claims 16-17 (Зависимые от 1): Уточняют процесс валидации. Побитовое сравнение может включать сдвиг (shifting) одного отпечатка относительно другого для учета разницы в начале треков. Амплитуда сдвига может составлять +/- 20 секунд.

Где и как применяется

Этот патент описывает внутренние процессы Яндекс (в частности, сервисов, работающих с аудио, таких как Яндекс Музыка или Видео) и не связан напрямую со стандартной архитектурой веб-поиска (Crawling, Ranking, Blender). Это специализированная система Information Retrieval для аудио.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основная часть работы происходит на этапе индексации аудиофайлов:

• Генерация Short Audio Fingerprints и Long Audio Fingerprints (например, с использованием Chromaprint).
• Построение Pruning Index. Это инвертированный индекс, где ключами выступают байтовые последовательности Chroma Words. Структура оптимизирована для быстрого доступа: Index Key (например, первые 3 байта) определяет набор списков, а Sorting Key (например, 4-й байт) определяет конкретный список проводки.
• Построение Validation Index. Это хранилище длинных отпечатков, оптимизированное для быстрого извлечения по Track ID.

RANKING / RETRIEVAL (Специализированный поиск дубликатов)
Процесс сопоставления является механизмом поиска:

• На входе: Входящий аудиотрек.
• Процесс: Двухэтапное сопоставление (Candidate Selection + Validation). Система не ранжирует результаты по релевантности, а ищет точное или почти точное совпадение (дубликат).
• На выходе: Идентификаторы (Track IDs) совпадающих индексированных треков.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на аудиоконтент — музыку, подкасты, аудиодорожки в видеофайлах.
• Специфические запросы: Не применимо к текстовым поисковым запросам. Система работает при загрузке или обработке аудиофайлов.
• Конкретные ниши или тематики: Не имеет отношения к тематикам (YMYL и т.д.) или стандартным SEO-факторам. Актуально для медиа-платформ и UGC-сервисов.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется, когда необходимо проверить наличие дубликатов аудиофайла в базе данных.
• Триггеры активации: Загрузка нового аудиоконтента пользователем или правообладателем; необходимость дедупликации музыкальной библиотеки; проверка контента на нарушение авторских прав.

Пошаговый алгоритм

Фаза Индексации (Офлайн)

1. Получение аудио: Система получает трек для индексации.
2. Генерация отпечатков: Создаются Short Audio Fingerprint (например, 21 сек) и Long Audio Fingerprint (например, 120 сек).
3. Индексация (Pruning Index):
   1. Извлечение Chroma Words из короткого отпечатка.
   2. Для каждого Chroma Word определяется Index Key (например, первые 3 байта) и Sorting Key (например, 4-й байт).
   3. Система находит соответствующий Posting List, используя эти ключи.
   4. В Posting List добавляется информация о треке (Track ID, длительность).
4. Индексация (Validation Index): Длинный отпечаток сохраняется в хранилище с возможностью доступа по Track ID.

Фаза Сопоставления (Онлайн)

1. Получение входящего трека и генерация его короткого и длинного отпечатков.
2. Этап 1: Отбор кандидатов (Candidate Selection)
   1. Система итерирует по Chroma Words входящего короткого отпечатка.
   2. Для каждого слова выполняется поиск в Pruning Index с использованием Index Key и Sorting Key.
   3. Извлекаются Track IDs из найденных Posting Lists. Эти треки становятся кандидатами (треки, имеющие хотя бы одно общее Chroma Word).
3. Фильтрация (Опционально): Кандидаты могут быть отфильтрованы, если их общая длительность слишком сильно отличается от длительности входящего трека (например, более чем на 30 секунд).
4. Этап 2: Валидация (Validation)
   1. Для каждого кандидата извлекается его длинный отпечаток из Validation Index по Track ID.
   2. Выполняется побитовое сравнение (bit-by-bit comparing) длинного отпечатка входящего трека с отпечатком кандидата.
   3. Сравнение включает сдвиг отпечатков (например, до +/- 20 секунд) для компенсации тишины или обрезки в начале трека.
   4. Проверка пороговых значений: Система проверяет, достаточен ли уровень совпадения битов.
5. Результат: Выдача списка подтвержденных совпадений (дубликатов).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно аудиоданные. Никакие традиционные SEO-факторы в этом патенте не упоминаются и не используются.

• Мультимедиа факторы (Аудио): Непосредственно аудиосигнал входящих и индексированных треков. Данные преобразуются в спектрограмму для последующего анализа и генерации отпечатков.
• Временные факторы: Используется информация о длительности треков для предварительной фильтрации кандидатов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Chroma Features (Хрома-признаки): Метрики, извлекаемые из спектрограммы аудио. Технология Chromaprint преобразует частоты в 12 музыкальных нот, фиксируя изменения интенсивности во времени.
• Chroma Words: Дискретные последовательности байтов, генерируемые на основе Chroma Features. Используются как ключи для точного поиска (Exact Match) в Pruning Index.
• Bit-by-bit Comparison (Побитовое сравнение): Метрика схожести на этапе валидации. Вероятно, используется расстояние Хэмминга или аналогичная метрика для оценки количества несовпадающих битов между двумя длинными отпечатками. 100% совпадение не требуется.
• Time Shift (Временной сдвиг): Параметр, используемый при сравнении для компенсации возможного смещения между треками (указан диапазон до +/- 20 секунд).
• Duration Difference (Разница в длительности): Используется как фильтр. Если длительность треков отличается больше, чем на пороговое значение, они могут не считаться дубликатами.

Выводы

Патент описывает внутренние технические процессы Яндекса, связанные с обработкой мультимедиа. Он не содержит прямых рекомендаций для SEO-специалистов, влияющих на ранжирование в веб-поиске.

Основные выводы для понимания работы систем Яндекса:

1. Специализация на аудио-дедупликации: Яндекс обладает сложной и оптимизированной инфраструктурой для идентификации дубликатов аудиоконтента, которая отличается от систем распознавания музыки.
2. Двухэтапный подход (Pruning и Validation): Это классический паттерн в Information Retrieval для обработки больших объемов данных. Сначала грубый и быстрый отбор кандидатов, затем точная и более медленная проверка.
3. Оптимизированный инвертированный индекс: Скорость достигается за счет структуры Pruning Index, основанной на байтовом разделении Chroma Words (Index Key + Sorting Key).
4. Устойчивость к модификациям: Система спроектирована так, чтобы обнаруживать дубликаты, даже если они отличаются по качеству или имеют временные сдвиги (до +/- 20 секунд). Это делает простые методы обхода (например, добавление тишины в начале) неэффективными.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для стандартных SEO-стратегий (оптимизация контента, ссылочное продвижение). Однако он имеет значение для специалистов, работающих с мультимедийным контентом (Video SEO).

Best practices (это мы делаем)

• Приоритет уникального аудио/видео контента: Создавайте оригинальный контент. Патент демонстрирует способность Яндекса эффективно анализировать, идентифицировать и дедуплицировать аудиодорожки (в том числе в составе видео). Если ваше видео использует чужую или стоковую аудиодорожку, оно с высокой вероятностью будет идентифицировано как неоригинальное на уровне контента.
• Обеспечение качества аудиодорожки: Для корректного анализа и индексации (включая генерацию отпечатков) важно, чтобы аудиодорожка была чистой, без значительных шумов или искажений, которые могут помешать корректному распознаванию контента.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции для обхода фингерпринтинга: Попытки незначительно изменить аудио (например, добавить тишину в начале, немного обрезать трек или изменить скорость) для обмана системы неэффективны. Патент явно предусматривает сравнение со сдвигом (до +/- 20 секунд) и устойчивость к некоторому уровню несовпадений при побитовом сравнении.
• Использование чужого аудиоконтента без изменений: Попытки выдать чужой аудио или видео контент за свой будут неэффективны, так как система быстро найдет оригинал в базе данных.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Яндекса в развитии технологий анализа мультимедийного контента. Поисковые системы все больше интегрируют видео и аудио, и способность эффективно обрабатывать и дедуплицировать этот контент критически важна. Для SEO это сигнал о том, что уникальность и качество контента оцениваются не только на текстовом уровне, но и на уровне аудиовизуальных компонентов. Долгосрочная стратегия должна включать создание оригинального мультимедийного контента.

Практические примеры

Практических примеров для традиционного SEO нет. Пример для Video SEO:

Сценарий: Оптимизация видео для Video SEO

1. Задача: Опубликовать обзор продукта в Яндекс Видео/Дзен.
2. Плохая практика: Взять готовое видео от производителя или другого блогера, добавить свой логотип и загрузить.
3. Результат плохой практики: Система фингерпринтинга Яндекса (используя механизмы из патента) определит, что аудиодорожка является дубликатом. Видео может быть пессимизировано или склеено с оригиналом.
4. Хорошая практика: Снять собственный видеоряд, записать оригинальную озвучку.
5. Результат хорошей практики: Аудио-отпечаток будет уникальным. Система признает контент оригинальным, что является позитивным фактором для ранжирования в мультимедийных сервисах.

Вопросы и ответы