ES2385203T3 - Método y aparato para identificar nuevos contenidos de medios - Google Patents

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ES2385203T3 ES02782170T ES02782170T ES2385203T3 ES 2385203 T3 ES2385203 T3 ES 2385203T3 ES 02782170 T ES02782170 T ES 02782170T ES 02782170 T ES02782170 T ES 02782170T ES 2385203 T3 ES2385203 T3 ES 2385203T3
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James B. Schrempp
Vance Ikezoye
Erling H. Wold
Louis Kvitek
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Abstract

Un sistema (200) para identificar obras de audio o vídeo en medios en streaming, y este sistema comprende:al menos un módulo de análisis (202) configurado para recibir un flujo de medios (media stream) desde una ovarias fuentes en red (204 y 206) y generar representaciones correspondientes de obras recibidas incluidasen el flujo de medios;al menos un servidor de identificación (220) para recibir dichas representaciones desde al menos un módulode análisis, identificar las obras usando las mencionadas representaciones y generar una lista de obrasrecibidas que no pueden identificarse a partir de segmentos de obras que el servidor de identificación no hapodido identificar; este sistema se caracteriza porque:el servidor de identificación está adaptado para construir supersegmentos a partir de segmentos aldeterminar si un segmento no identificado es similar a segmentos previos no identificados, organizarlos segmentos contiguos no identificados en un solo supersegmento y generar la lista basándose enlos supersegmentos.

Description

Método y aparato para identificar nuevos contenidos de medios.
ANTECEDENTES
Campo de la divulgación
La presente invención se refiere a comunicaciones de datos y, en concreto, a un sistema y aparato novedosos para la identificación automática de nuevos medios.
Estado de la técnica
Antecedentes
Una vez que se ha grabado una obra de audio o vídeo, ésta puede ser descargada por los usuarios para su reproducción o transmisión (streaming o transmisión en tiempo real) a través de Internet o de medios de transmisión convencionales de radio o televisión o transmisión por satélite. Cuando las obras se transmiten en tiempo real (streamed), los usuarios de Internet pueden escucharlas o verlas de manera muy parecida a como lo hacen con las estaciones tradicionales de radio y televisión. Los flujos de medios (media streams) a menudo contienen ejecuciones
o interpretaciones de obras pregrabadas y obras improvisadas, tales [como] anuncios u otro tipo de material narrativo. Asimismo, los flujos de medios pueden no contener información alguna sobre las obras que se están ejecutando, o la información proporcionada puede ser imprecisa.
Debido al uso generalizado de streaming de medios, puede resultar necesario identificar las obras de audio o vídeo. Esta necesidad de identificación puede producirse en una variedad de situaciones. Por ejemplo, un artista puede desear verificar los pagos de regalías o generar sus propias clasificaciones similares a Arbitron® mediante la identificación de la frecuencia con la que sus obras se ejecutan. Por consiguiente, puede ser necesario generar listas de reproducción de medios. Además, con el fin de poder realizar análisis competitivos, una empresa puede desear saber cuándo y dónde un competidor está utilizando publicidad en los medios. Asimismo, una fuente de difusión puede querer conocer cuándo y con qué frecuencia una fuente de difusión de la competencia utiliza material pregrabado.
Los avances tecnológicos que posibilitan la producción de un enorme número de obras nuevas, por ejemplo nuevas grabaciones de canciones, nuevos anuncios, clips de audio de interés periodístico y promociones de estaciones, complican aún más este proceso de identificación. Una lista de reproducción exhaustiva preferentemente incluiría estas nuevas obras, que pueden ser ejecutadas en una amplia variedad de flujos de medios.
En la Figura 1 se muestra un sistema de generación de listas de reproducción (100) perteneciente al estado de la técnica. El sistema (100) puede incluir uno o más módulos de detección remotos (102) desplegados en varias ubicaciones a lo largo de un área de transmisión. Cada módulo de detección (102) puede incluir una antena (104) para la recepción de señales de transmisión y suministrar dichas señales a un módulo de análisis y búsqueda (106). Este módulo (106) está configurado normalmente para identificar el contenido de la señal recibida mediante la comparación de su contenido de audio con una base de datos (108) de representaciones de referencia de obras conocidas.
Si se produce una correspondencia, normalmente el módulo (102) conservará un registro de todas las correspondencias realizadas durante un período de tiempo predeterminado. Por ejemplo, el módulo (102) puede conservar un registro de títulos de canciones detectados durante un período de 24 horas.
El sistema (100) también puede incluir un servidor de listas de reproducción (110) dotado de un procesador (112) y una base de datos (114). El servidor (110) está configurado normalmente para recibir información, como por ejemplo títulos de canciones identificadas, de uno o varios módulos de detección (102) a través de una red, por ejemplo Internet (109), y generar una lista de reproducción que puede almacenarse en la base de datos (114).
Sin embargo, el sistema (100) normalmente no es capaz de identificar obras para las que no existe una representación de referencia correspondiente en la base de datos de referencia. En la patente estadounidense nº 5.437.080 se divulga un método y aparato para reconocer información de transmisión en la que la transmisión se convierte en una representación de frecuencia que se divide a su vez en segmentos de frecuencia que se corresponden con semitonos.
De conformidad con la presente invención, se proporciona un sistema para identificar obras en medios en streaming y un método para construir supersegmentos destinados a la identificación de obras en medios en streaming, tal y como se define en las reivindicaciones adjuntas.
RESUMEN
De conformidad con un primer aspecto de la presente invención, existe un sistema para identificar obras de audio o vídeo en medios en streaming, y este sistema comprende: al menos un módulo de análisis configurado para recibir un flujo de medios (media stream) desde una o varias fuentes en red y generar representaciones correspondientes de obras recibidas incluidas en el flujo de medios; al menos un servidor de identificación para recibir dichas representaciones desde al menos un módulo de análisis, identificar las obras usando las mencionadas representaciones y generar una lista de obras recibidas que no pueden identificarse a partir de segmentos que el servidor de identificación no ha podido identificar; este sistema se caracteriza porque: el servidor de identificación construye supersegmentos a partir de segmentos al determinar si un segmento no identificado es similar a segmentos previos no identificados, organiza los segmentos contiguos no identificados en un solo supersegmento y genera la lista basándose en los supersegmentos.
De conformidad con un segundo aspecto de la presente invención, existe un método para construir supersegmentos que identifican obras de audio o vídeo en medios en streaming. Este método comprende los siguientes pasos: recibir un segmento de una obra creada a partir de los medios en streaming; intentar identificar dicha obra utilizando el segmento mencionado; y si no se puede identificar, determinar si dicho segmento es similar a los segmentos recibidos previamente y no identificados; y, si es así, organizar dicho segmento con segmentos no identificados contiguos en un solo supersegmento, en el que un supersegmento comprende un conjunto ordenado de segmentos no identificados.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS DE LOS DIBUJOS
La Figura 1 es un diagrama perteneciente al estado de la técnica de un sistema. La Figura 2 es un diagrama de bloques de un aspecto de un sistema divulgado que incluye uno o varios módulos de análisis y servidores de identificación. La Figura 3 es un diagrama de bloques de un aspecto de un módulo de análisis. La Figura 4 es un diagrama de flujo de un aspecto de un sistema divulgado. La Figura 5 es un diagrama de flujo de un aspecto de un sistema divulgado. La Figura 6 es un diagrama de flujo de otro aspecto de un sistema divulgado. La Figura 7 es un diagrama de flujo de otro aspecto adicional de un sistema divulgado.
DESCRIPCIÓN DETALLADA
Los profesionales en este campo se darán cuenta de que la siguiente descripción se ofrece a título ilustrativo y no pretende ser limitadora en ningún sentido. Tras haber leído esta divulgación, a estos profesionales se les podrán ocurrir de forma natural otras modificaciones y mejoras.
Esta divulgación puede estar relacionada con las comunicaciones de datos. Varios aspectos divulgados pueden incorporarse en varios ordenadores y estructuras de datos legibles por máquina. Asimismo, se prevé que las estructuras de datos que incorporan los contenidos de la divulgación pueden ser transmitidas a través de medios informáticos y legibles por máquina y a través de sistemas de comunicaciones mediante el uso de protocolos estándar, como por ejemplo los que se utilizan para posibilitar el funcionamiento de Internet y otros estándares de redes de ordenadores.
La divulgación puede estar relacionada con medios legibles por máquina en los que se almacenan diversos aspectos de la divulgación. Se prevé que cualquier medio adecuado para recuperar instrucciones se encuentra dentro del ámbito de la presente divulgación. A modo de ejemplo, estos medios pueden adoptar la forma de medios magnéticos, ópticos o de semiconductores.
Se pueden describir varios aspectos de la divulgación a través del uso de diagramas de flujo. A menudo se puede mostrar un solo ejemplo de un aspecto de la presente divulgación. No obstante, como podrán apreciar los expertos en este campo, los protocolos, procesos y procedimientos descritos en el presente pueden repetirse continuamente
o con tanta frecuencia como sea necesario para satisfacer las necesidades descritas en este documento. En consecuencia, no debería utilizarse la representación de diversos aspectos de la presente divulgación a través del uso de diagramas de flujo para limitar el ámbito de la presente descripción.
Estructura ejemplar
La Figura 2 es un diagrama esquemático de un aspecto de un sistema divulgado de generación de listas de reproducción (200). El sistema (200) puede incluir al menos un módulo de análisis (202) para recibir un flujo de medios desde una fuente de difusión (204), como se conoce en el estado de la técnica. El módulo de análisis puede incluir una o más antenas convencionales (214) acopladas al módulo de análisis (202) a través de un puerto de entrada (210). El puerto de entrada (210) puede incluir un receptor convencional para la recepción de las señales de transmisión deseadas. El puerto de entrada (210) también puede estar configurado para proporcionar una funcionalidad de control remoto y permitir el control y la configuración remotos del receptor, como por ejemplo permitir una sintonización remota. El puerto de entrada (210) también puede estar configurado para digitalizar las señales recibidas en formatos digitales que utilizan protocolos conocidos en este campo, por ejemplo MIC (Modulación por Impulsos Codificados).
El módulo de análisis (202) también puede estar configurado para recibir un flujo de medios de una o más fuentes conectadas en red (206). En un aspecto de un sistema divulgado, el puerto de entrada (210) del módulo de análisis
(202) puede estar configurado para realizar un seguimiento de las fuentes que proporcionan contenidos en formatos estándar como Real®, QuickTime®, Windows Media®, MP3® y formatos similares, utilizando para ello el hardware y software conocidos en este campo.
En otro aspecto de un sistema divulgado, el puerto de entrada (210) puede estar configurado para recibir directamente el audio o vídeo a través de cualquiera de los diversos métodos conocidos en este campo, como por ejemplo un micrófono, un sistema de adquisición de vídeo, una cinta VHS o una cinta de casete de audio. También se pueden suministrar estos flujos de medios en formatos estándar, como MP3, Windows Media y formatos similares. Por consiguiente, el módulo de análisis (202) puede estar configurado para recibir una obra antes de que la obra se presente al sistema de transmisión o fuente de red. Se prevé que esta presentación podría ocurrir casi simultáneamente.
El puerto de entrada (210) puede estar acoplado operativamente a una red (208) a través de la cual se puede acceder a la fuente (206). La red (208) puede comprender cualquier red basada en paquetes o tramas (frames) conocida en este campo, por ejemplo Internet. El puerto de entrada (210) también puede estar configurado para acceder a la red (208) a través de cualquier método conocido en este campo, como por ejemplo a través de conexiones tradicionales de cobre. Además, el puerto de entrada (210) también puede estar configurado para acceder a la red (208) sirviéndose de métodos de conectividad inalámbrica conocidos en este campo, incluidos métodos de banda ancha y potencia baja como Bluetooth® o métodos de acceso basados en telefonía móvil como los que se utilizan para proporcionar conectividad inalámbrica a teléfonos móviles y agendas electrónicas (PDA). El módulo de análisis (202) también puede incluir un puerto de salida (212) para proporcionar conectividad a la red (208). El puerto de salida (212) puede comprender una unidad independiente dentro del módulo de análisis (202) y puede incluir hardware y software con el fin de suministrar la misma funcionalidad que el puerto de entrada (210). Adicionalmente, se prevé que el puerto de salida (212) pueda comprender sustancialmente los mismos circuitos que el puerto de entrada (210) con el fin de ahorrar espacio y costes.
Por lo que respecta a la Figura 3, en la misma se muestra un diagrama de bloques conceptual de un módulo de análisis divulgado (202). El módulo de análisis (202) puede incluir un procesador (302) para operar diversos aspectos de la presente divulgación. El procesador (302) puede estar ubicado operativamente entre el puerto de entrada (210) y el puerto de salida (212).
Se prevé que podrá utilizarse cualquier procesador conocido en el estado de la técnica en el módulo (202) y que la elección de un procesador podrá depender de la aplicación. Por ejemplo, si el módulo (202) está incorporado a un ordenador personal, el procesador (202) puede comprender un microprocesador capaz de ejecutar sistemas operativos convencionales, como por ejemplo Microsoft Windows®, mientras que si el módulo (202) se implementa en una unidad móvil, como una agenda electrónica (PDA), puede que el procesador (202) solo necesite ser capaz de ejecutar un sistema operativo como Palm OS® u otros sistemas integrados que puedan estar presentes en un teléfono móvil o en otro dispositivo destinado a consumidores.
El módulo (202) puede incluir hardware y software auxiliares, como por ejemplo memoria convencional (304) y una base de datos convencional (306) para el almacenamiento y recuperación de diferentes aspectos del sistema divulgado y los datos.
El módulo (202) puede estar configurado para generar una representación de una obra recibida que luego podrá ser utilizada por el sistema para identificar las obras ejecutadas contenidas en la obra recibida. Se prevé que el módulo de análisis (202) pueda utilizar una amplia variedad de métodos para generar la representación. El módulo de análisis puede estar configurado para generar una representación de la obra recibida mediante el uso de propiedades psicoacústicas del contenido de audio de la obra recibida. Estos métodos son bien conocidos en este campo. Por ejemplo, el módulo de análisis puede generar vectores de características, como se divulga en la patente estadounidense nº 5.918.223 para Blum et ál. otorgada al mismo cesionario de la presente divulgación y que se incorpora como referencia al presente como si se hubiera incluido íntegramente.
Adicionalmente, el módulo (202) puede hacer uso de las técnicas de representación de audio o vídeo espectrales o de ondas pequeñas (wavelets) conocidas en este campo. Por ejemplo, otras formas de representación pueden comprender el texto generado por un sistema de reconocimiento de voz, el texto generado por una transmisión en modo subtitulado o una partitura musical producida por un sistema de transcripción de música. En otra realización, la representación puede comprender una clave con cálculo de bits que utiliza cualquiera de las técnicas conocidas en este campo, como por ejemplo MD5 hash y CRC (por sus siglas en inglés, Cyclic Redundancy Check).
La representación podrá también tomar nota de cambios significativos en el contenido de una señal de medios. También se pueden indicar los cambios en el flujo de medios mediante una transición desde un conjunto específico de características a otro. A modo de ejemplo únicamente, dichas modificaciones podrán ser indicadas por una sección de audio de volumen relativamente bajo, un cambio de bajos pesados a agudos pesados, un fotograma de vídeo en blanco o un cambio en las cantidades relativas de color en segmentos sucesivos.
Se prevé que se podrán utilizar de forma ventajosa en la presente divulgación una gran variedad de métodos de análisis por sí solos o combinados.
Por lo que respecta de nuevo a la Figura 2, el sistema (200) puede incluir además al menos un servidor de identificación (220) para identificar una obra recibida. El servidor de identificación (220) puede identificar la obra recibida mediante una representación recibida desde el módulo de análisis (202) a través de la red (208). Aunque en la Figura 2 se muestra el servidor de identificación (220) acoplado a la misma red (208) que el módulo de análisis (202), se sobreentiende que los diversos componentes de la presente divulgación pueden estar acoplados a diferentes redes en momentos diferentes.
El servidor de identificación (220) puede comprender un equipo capaz de ejecutar un sistema operativo como Microsoft Windows®, UNIX®, LINUX®, Mac OS® y similares. El servidor de identificación (220) puede incluir un procesador convencional (222) para el funcionamiento del servidor. El servidor de identificación puede incluir además hardware y software asociados conocidos en este campo, como por ejemplo una base de datos convencional (224) destinada al almacenamiento de realizaciones de la divulgación o datos.
Se prevé que el servidor de identificación (220) pueda estar configurado para identificar la obra recibida sirviéndose de una variedad de métodos conocidos en este campo. El método para la identificación puede corresponder al método o métodos utilizados para generar la representación dentro del módulo de análisis. Por ejemplo, el servidor de identificación (220) puede estar configurado para llevar a cabo la identificación mediante los métodos divulgados en la patente estadounidense nº 5.918.223 otorgada a Blum et ál. si la representación fue generada usando los métodos correspondientes.
Otro ejemplo sería el de representaciones espectrales puras, como son conocidas en este campo. Se prevé que también se podrán utilizar otras representaciones, como por ejemplo ondas pequeñas. La invención también podría identificar la obra recibida a partir de un texto resultado de un reconocimiento de voz, cotejándolo con la base de datos de letras de canciones mediante el uso de cualquiera de una variedad de métodos conocidos entre los expertos en la materia. Otro ejemplo adicional podría ser cualquiera de un número de técnicas de búsqueda, como son conocidas en este campo, cuando la representación es una clave con cálculo de bits.
Este sistema también podrá identificar la obra recibida mediante la búsqueda de una colección de obras musicales para secuencias de notas musicales que se corresponden con la partitura musical en la representación.
En otra configuración, el sistema puede utilizar una combinación de técnicas de identificación, cada una de las cuales se corresponde con una representación de la obra recibida. Gracias al uso de varias técnicas de identificación, las posibilidades de un error de identificación o una identificación perdida pueden reducirse en gran medida.
Aunque se muestran el módulo de análisis y el servidor de identificación en ubicaciones independientes, también se prevé que puedan estar ubicados en localizaciones contiguas en un solo servidor. Por ejemplo, se prevé que el módulo de análisis y el servidor de identificación puedan estar incorporados cada uno en una sola placa computadora, en la que el módulo de análisis y el servidor de identificación están alojados en una sola unidad y acoplados operativamente a través de un backplane (tarjeta madre posterior) común.
Operación ejemplar
La Figura 4 es un diagrama de flujo de un aspecto de un método divulgado para la generación automática de una lista de reproducción. El proceso comienza en el paso (400), donde un módulo de análisis recibe al menos un flujo de medios. El módulo de análisis puede comprender hardware y software, sustancialmente como se ha mostrado y descrito anteriormente.
Adicionalmente, uno o varios de los módulos de análisis pueden estar configurados para recibir una pluralidad de fuentes de flujos simultáneamente para su análisis. Se prevé que los módulos de análisis puedan estar localizados y configurados para recibir y analizar una amplia variedad de contenidos, entre los que figuran radio o vídeo analógicos, audio o vídeo digital en streaming, cintas VHS, cintas de casete de audio o cualesquiera otros medios.
En el paso (402), el módulo de análisis crea a continuación una representación de la obra recibida, tal y como se ha mostrado y descrito anteriormente. El módulo de análisis puede crear la representación mediante la extracción de propiedades psicoacústicas a partir de la obra recibida, como se ha descrito anteriormente.
En el paso (404) se pueden suministrar a un servidor de identificación las representaciones creadas por uno o varios módulos de análisis. El servidor de identificación puede comprender hardware y software, como se ha descrito anteriormente. Se prevé que el servidor de identificación pueda comprender un solo servidor, múltiples servidores conectados en red en una sola ubicación o múltiples servidores situados en distintas ubicaciones.
Se prevé que los diversos módulos de análisis podrán proporcionar representaciones a uno o varios servidores de identificación en una amplia variedad de formas. Por ejemplo, todos los módulos de análisis presentes en un sistema podrán proporcionar representaciones en tiempo real. O bien diferentes módulos de análisis pueden estar configurados para proporcionar representaciones a intervalos diferentes en función de las necesidades del usuario final. Los módulos de análisis pueden transmitir representaciones cada sesenta segundos, cada hora, o con la frecuencia que se considere necesaria.
En algunos casos en los que la conectividad de red constituye un reto, las representaciones pueden ser reunidas en lotes y enviadas al servidor o servidores de identificación una vez al día o con una frecuencia menor. En condiciones especialmente duras o secretas, las representaciones pueden almacenarse dentro de los módulos de análisis hasta que los módulos puedan ser recuperados físicamente y acoplados operativamente a un servidor de identificación en otra ubicación física.
Se prevé que se podrá utilizar un evento fuera de banda para desencadenar la transmisión de representaciones. Por ejemplo, ese desencadenador podrá comprender la inicialización de una conexión a una red o la activación de software o hardware que se encarga de reproducir los medios.
La Figura 5 es un diagrama de flujo de un aspecto divulgado adicional de un método divulgado. El proceso comienza en el paso (500), donde un servidor de identificación recibe al menos una representación de la obra recibida. Las representaciones pueden ser recibidas a partir de módulos de análisis, como se ha descrito anteriormente.
En el paso (502), el servidor de identificación identifica partes de la obra recibida basándose en la representación. Esta identificación puede realizarse usando los métodos descritos anteriormente. La identificación puede incluir información como el título de la canción, el artista, el sello discográfico o cualquier otra información conocida en el estado de la técnica y que puede estar asociada con la obra. La información de identificación puede contener información como el nombre del anunciante o una indicación descriptiva de un segmento de identificación de una estación transmisora de la FCC (Federal Communications Commission, Comisión Federal de Comunicaciones de EE.UU.). La información de identificación también puede contener una descripción narrativa de un segmento de noticias.
Una vez que se ha llevado a cabo una identificación de una obra recibida, se prevé que se podrá realizar una amplia variedad de pasos adicionales. Por ejemplo, se pueden utilizar las identificaciones realizadas por el servidor de identificación para construir o mantener una base de datos de lista de reproducción. Esta lista puede ser almacenada en el servidor de identificación o en un servidor remoto. Como podrán apreciar los expertos en este campo, si se proporcionan representaciones al servidor de identificación en tiempo real (o en tiempo casi real, dependiendo del equipo o red que se utilice), se puede generar una lista de reproducción en el tiempo real correspondiente. Por lo tanto, se puede generar una lista de reproducción en tiempo real a partir de entradas proporcionadas desde ubicaciones geográficas distantes o fuentes múltiples que contienen una lista de reproducción exhaustiva de cada segmento de medios identificado.
Adicionalmente, se puede transmitir la identificación de vuelta al módulo de análisis que generó la representación. Esto puede resultar ventajoso cuando se desea generar una lista de reproducción para la ubicación o usuario específicos del módulo de análisis. De esta forma, el servidor de identificación puede estar configurado para devolver la identificación al módulo de análisis de fuente.
También se puede utilizar la identidad de la obra recibida para el mantenimiento del sistema. Por lo general se guardan ejemplares de las obras recibidas en unidades locales para fines de auditoría. Puesto que los archivos de representación intermedios pueden tener un tamaño mayor que las identidades, puede ser aconsejable configurar el módulo de análisis para purgar las representaciones intermedias de obras identificadas con el fin de recuperar espacio en la unidad. Se prevé que el servidor de identificación pueda estar configurado para transmitir la identidad de las obras recibidas de vuelta al módulo de análisis de generación, pudiendo a continuación el módulo de análisis borrar la parte correspondiente de la representación en las unidades locales, recuperándose así una capacidad valiosa.
Asimismo, se prevé que el servidor de identificación o módulo de análisis puedan estar configurados para enviar información relativa a las obras identificadas a terceros, como por ejemplo servidores de terceros. Además, el servidor de identificación o módulo de análisis pueden estar configurados para proporcionar una notificación electrónica a terceros sobre las identificaciones realizadas por el servidor de identificación. Entre los ejemplos de notificaciones electrónicas figura el correo electrónico, las transacciones HTTP POST y otras comunicaciones electrónicas conocidas en este ámbito. Como conocen los expertos en esta disciplina, se pueden utilizar estas notificaciones electrónicas para iniciar una acción basándose en su contenido. Por ejemplo, notificaciones de este tipo pueden permitir el acceso a la lista de reproducción en tiempo real o de cualquier otra forma que se desee.
Se prevé que el servidor de identificación pueda estar configurado para proporcionar listas de reproducción personalizadas que contienen información adaptada a las necesidades específicas de un cliente. Por ejemplo, un cliente puede desear que se le notifique cada vez que una obra determinada se transmite, o si una obra en particular se transmite en un determinado medio de comunicación. Los clientes pueden desear disponer que se les proporcionen periódicamente listas de reproducción completas a intervalos deseados, las cuales pueden incluir estadísticas utilizadas comúnmente en este campo. Cuando se utiliza el sistema divulgado en el presente, dichas solicitudes pueden ser satisfechas de forma automática en tiempo real o en cualquier intervalo de tiempo deseado. Se sobreentiende que cualquiera de los aspectos de la presente divulgación puede realizarse en tiempo real o con la frecuencia que se desee.
Segmentos no identificados
Durante el proceso descrito anteriormente, la obra recibida presentada al sistema puede contener segmentos que no pueden ser identificados. En un aspecto de un sistema divulgado, estos segmentos no identificados pueden ser examinados para proporcionar información útil. Por ejemplo, si se repite con frecuencia un segmento particular no identificado, éste puede contener una nueva canción, un nuevo anuncio o cualquier otra obra pregrabada comercial que justifique nuevas acciones.
En uno de los aspectos de un sistema divulgado, el servidor de identificación puede examinar las representaciones de segmentos no identificados y determinar que algunos subsegmentos constituían en realidad representaciones repetidas de una sola obra. Asimismo, este examen puede extraer una serie de características de la transmisión original, como por ejemplo la cantidad de contenido musical, la cantidad de contenido del discurso, una transcripción basada en el reconocimiento de voz, el ritmo de cualquier música presente, etc. A continuación se pueden utilizar estas características de los segmentos no identificados para clasificar las representaciones recibidas no identificadas.
Por ejemplo, un subsegmento que se ha ejecutado más de una vez puede estar correlacionado con una gran cantidad de contenido musical y una determinada longitud mínima de tiempo de reproducción para indicar que se ha detectado una nueva canción. La correlación con otros valores y características podría indicar que se ha detectado un nuevo anuncio. En algunos casos, se podría recuperar un segmento correspondiente de la señal original transmitida e interpretarlo para un ser humano con el fin de realizar una identificación.
La Figura 6 es un diagrama de flujo de un método para identificar nuevos contenidos de medios. El proceso de la Figura 6 puede ser llevado a cabo por cualquier parte de la estructura descrita en esta divulgación.
El proceso de la Figura 6 comienza en el paso (600), donde se recibe un flujo de medios. Se puede transmitir el contenido de medios recibido a través de cualquier medio de transmisión, como se ha descrito anteriormente. El proceso de la Figura 6 puede recibir contenido de uno o más flujos de medios. Se prevé que la obra recibida pueda comprender representaciones proporcionadas por un módulo de análisis a un servidor de identificación, como se ha descrito anteriormente. En el análisis que se presenta a continuación, se pueden usar indistintamente los términos “segmentos” y “representaciones”. Asimismo, cuando en este análisis se describen las operaciones en un segmento, esa misma operación puede realizarse en cualquier parte del segmento, o en un subsegmento, en donde el subsegmento puede solapar otros subsegmentos.
En la consulta (602), el sistema determina si es posible identificar la obra recibida. Si se puede identificar la obra, ésta podrá ser identificada en el paso (604). Se pueden realizar los pasos de determinación e identificación en la forma que se ha descrito anteriormente.
Si no se puede identificar la obra recibida, entonces se puede informar sobre el segmento no identificado al sistema en el paso (606). Se prevé que el segmento no identificado pueda ser indexado y catalogado. Asimismo, se puede generar una lista de segmentos no identificados.
La Figura 7 es un diagrama de flujo de un aspecto adicional en la identificación de nuevos contenidos de medios. El proceso de la Figura 7 comienza en la consulta (700), donde el sistema espera recibir un segmento no identificado.
En la consulta (702) se determina si el segmento recibido no identificado es similar a cualquier parte de cualquier segmento no identificado recibido previamente. En una realización, el análisis realizado en la consulta (702) puede comprender la descomposición de cada segmento no identificado en una serie de subsegmentos de 5 segundos que se solapan y la comparación de cada subsegmento no identificado con otros subsegmentos no identificados. Se prevé que se podrá utilizar una gran variedad de técnicas de medición de similitud, como por ejemplo las utilizadas para identificar segmentos que han sido descritas anteriormente. Por ejemplo, un umbral de similitud puede comprender la distancia de vector entre segmentos no identificados calculada como se ha descrito anteriormente. La elección de medición de similitud puede dictar la longitud de los subsegmentos coincidentes descubiertos.
Si se determina que el segmento no identificado no es similar a un segmento no identificado recibido previamente, entonces el segmento puede ser indexado y catalogado en el paso (704). Tal segmento podrá servir a continuación como referencia con respecto a la cual se podrán comparar segmentos futuros no identificados. Si se determina que un segmento no identificado es similar a un segmento no identificado recibido previamente, el sistema puede concluir que los segmentos similares no identificados pueden ser representaciones de la misma obra, por ejemplo, de la misma grabación original. Cuando el proceso de comparación de similitudes indica que el subsegmento no identificado procede de la misma obra que otro subsegmento no identificado, entonces el sistema puede intentar ampliar la longitud de los segmentos no identificados similares al “unir” subsegmentos contiguos no identificados que también cumplen los criterios de ser representaciones de la misma obra. Estos segmentos ampliados que se componen de segmentos anteriores y posteriores similares no identificados se denominarán en el presente “supersegmentos”.
Se pueden crear grupos de supersegmentos que se componen de ejecuciones contiguas de segmentos no identificados recopilados a partir de uno o más flujos de medios que pueden ser todos ellos representaciones de la misma obra. Se prevé que los supersegmentos puedan ser de cualquier longitud, pudiendo ser preferentemente de una longitud que se corresponde con las longitudes estándar de los medios, por ejemplo 15 segundos, 30 segundos, 60 segundos, 13 minutos o incluso 1 hora. Por supuesto, también se podrán utilizar otras longitudes.
En una realización ejemplar adicional, una vez que se ha creado un supersegmento, éste se incluirá en el proceso de la Figura 7. Por consiguiente, los segmentos no identificados recién recibidos podrán ser añadidos continuamente a un supersegmento específico si se determina que son similares a cualquiera de los segmentos no identificados contiguos a otro supersegmento en el mismo grupo de supersegmentos. Esta acción puede ampliar la longitud de cada supersegmento en el grupo específico de supersegmentos. Así, a través del análisis de la presente divulgación, se puede producir un listado que incluye los segmentos más grandes posibles que se repiten a través de todo el tiempo y a través de todos los flujos de medios vigilados y controlados.
Estos segmentos que se repiten pueden contener una información valiosa y se puede informar sobre los mismos. En una realización, se puede informar sobre los supersegmentos de acuerdo con su longitud. Por ejemplo, cualquier segmento que se repite con una duración inferior a 63 segundos puede representar anuncios, segmentos de noticias
o promociones de estaciones. En otra realización, cualquier segmento que se repite con una duración de entre 2 y 15 minutos puede indicar una canción. Adicionalmente, segmentos que se repiten de mayor duración pueden indicar que se está repitiendo una transmisión entera, como por ejemplo un programa de entrevistas (talk show) de radio o un programa de televisión.
Se prevé que el servidor de identificación, tal como se divulga en el presente, puede llevar a cabo el proceso que se ilustra en la Figura 7. Una vez que se encuentran los supersegmentos, se considera que se pueden realizar una amplia variedad de acciones. Por ejemplo, se pueden utilizar los segmentos no identificados que se repiten encontrados por el servidor de identificación para construir o mantener una base de datos de lista de reproducción de nuevas obras. Esta lista de reproducción de nuevas obras puede guardarse en el servidor de identificación o en un servidor remoto. Se pueden combinar estos segmentos que se repiten en un informe de lista de reproducción de medios identificados, haciendo así que la lista sea exhaustiva por lo que respecta a todas las grabaciones originales. Como podrán apreciar los expertos en este campo, si se proporcionan las representaciones al servidor de identificación en tiempo real (o en tiempo casi real, dependiendo del equipo o red que se utilice), es posible generar una lista de reproducción de nuevas obras en el tiempo real correspondiente. Por lo tanto, se puede generar una lista de reproducción de nuevas obras en tiempo real a partir de entradas suministradas desde ubicaciones geográficas remotas o fuentes múltiples que contiene una lista de reproducción exhaustiva de todos los segmentos o supersegmentos de medios no identificados.
Con frecuencia transcurrirá un intervalo de tiempo considerable entre ejecuciones de una obra en un flujo de medios determinado. Sin embargo, a menudo se ejecuta la misma obra en diferentes flujos de medios. El tiempo entre las ejecuciones de la misma obra en diferentes flujos de medios puede ser muy inferior al tiempo entre ejecuciones de la obra en un solo flujo de medios. Asimismo, los anuncios a menudo pueden ser reproducidos simultáneamente en varios flujos de medios diferentes cuando el anunciante está intentando causar un gran impacto en los consumidores. Por consiguiente, el sistema descrito en el presente reconocerá preferentemente una nueva obra tan pronto como se ejecute una segunda vez en cualquier flujo de medios controlado.
En un aspecto adicional, los segmentos y supersegmentos no identificados pueden ser transmitidos de vuelta al módulo de análisis que generó la representación. Esto puede resultar ventajoso cuando se desea generar una lista de reproducción de obras nuevas para la ubicación o usuario específicos del módulo de análisis. Así, el servidor de identificación puede estar configurado para proporcionar segmentos o supersegmentos no identificados de nuevo al módulo de análisis de fuente. En este caso, el módulo de análisis de fuente puede decidir conservar el audio de fuente original correspondiente al supersegmento de la obra nueva para una identificación futura a través de métodos más tradicionales basados en una interacción humana.
Además, se prevé que el servidor de identificación o módulo de análisis pueda estar configurado para enviar información sobre nuevas obras detectadas a terceros, como por ejemplo servidores de terceros. Adicionalmente, el servidor de identificación o módulo de análisis puede estar configurado para proporcionar una notificación electrónica a terceros sobre la detección de nuevas obras realizada por el servidor de identificación.
Entre los ejemplos de notificaciones electrónicas puede figurar el correo electrónico, las transacciones HTTP POST u otras comunicaciones electrónicas conocidas en este campo. Como es sabido por los expertos en la materia, se pueden utilizar estas notificaciones electrónicas para iniciar una acción basada en su contenido. Por ejemplo, dichas notificaciones pueden permitir el acceso a la lista de reproducción de obras nuevas en tiempo real o como se desee.
Se puede utilizar la identificación de una nueva obra para generar una alerta sobre un nuevo anuncio, canción o clip de noticias que acaba de ser hecho público para los emisores de medios.
Se prevé que el servidor de identificación pueda estar configurado para proporcionar listas de reproducción
5 personalizadas de nuevas obras que contienen información adaptada a las necesidades individuales de los clientes. Por ejemplo, un cliente puede desear que se le notifique cada vez que se detecta una nueva obra con determinadas características, como se ha descrito anteriormente, o cuando se detecta un tipo particular de obra nueva en un determinado medio de comunicación. Por ejemplo, se pueden generar informes sobre obras nuevas que clasifican los supersegmentos basándose en su longitud. Los clientes pueden desear recibir listas de reproducción completas
10 de obras nuevas periódicamente a intervalos deseados que pueden incluir estadísticas conocidas en este campo. Al utilizar el sistema que se describe en el presente, se pueden satisfacer dichas solicitudes de forma automática en tiempo real o en cualquier intervalo de tiempo deseado. Se sobreentiende que cualquiera de los aspectos de la presente divulgación puede realizarse en tiempo real o con la frecuencia deseada.
15 Aunque se han descrito y mostrado diversas realizaciones y aplicaciones, resultará evidente para los expertos en este campo que son posibles muchas otras modificaciones y mejoras, además de las mencionadas anteriormente, y que la invención queda definida por el ámbito de las reivindicaciones que se adjuntan.

Claims (52)

  1. REIVINDICACIONES
    1. Un sistema (200) para identificar obras de audio o vídeo en medios en streaming, y este sistema comprende:
    al menos un módulo de análisis (202) configurado para recibir un flujo de medios (media stream) desde una o varias fuentes en red (204 y 206) y generar representaciones correspondientes de obras recibidas incluidas en el flujo de medios; al menos un servidor de identificación (220) para recibir dichas representaciones desde al menos un módulo de análisis, identificar las obras usando las mencionadas representaciones y generar una lista de obras recibidas que no pueden identificarse a partir de segmentos de obras que el servidor de identificación no ha podido identificar; este sistema se caracteriza porque:
    el servidor de identificación está adaptado para construir supersegmentos a partir de segmentos al determinar si un segmento no identificado es similar a segmentos previos no identificados, organizar los segmentos contiguos no identificados en un solo supersegmento y generar la lista basándose en los supersegmentos.
  2. 2.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que al menos un módulo de análisis incluye adicionalmente un puerto de entrada (210) configurado para recibir dicha obra recibida desde al menos una fuente en red (206).
  3. 3.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que al menos un módulo de análisis incluye adicionalmente un puerto de entrada (210) configurado para recibir dicha obra recibida desde al menos una fuente de difusión (204).
  4. 4.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que al menos un módulo de análisis incluye adicionalmente un puerto de entrada (210) configurado para recibir dicha obra recibida como una forma digital de pre-transmisión.
  5. 5.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que al menos uno de los mencionados módulos de análisis y al menos un servidor de identificación pueden estar acoplados en una red (208).
  6. 6.
    El sistema de la reivindicación 5, en el que dicha red comprende Internet.
  7. 7.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que dicha representación correspondiente comprende una representación espectral de la mencionada obra recibida.
  8. 8.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que dicha representación correspondiente comprende el texto generado por un sistema de reconocimiento de voz.
  9. 9.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que dicha representación correspondiente comprende la partitura musical generada por un sistema de transcripción de música.
  10. 10.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que dicha representación correspondiente comprende una clave con cálculo de bits.
  11. 11.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que dicha representación correspondiente incluye una indicación de importancia de cambios en el contenido de señales de medios que contiene una transición desde un conjunto específico de características en el flujo de medios a otro conjunto.
  12. 12.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que al menos un módulo de análisis también está configurado para recibir flujos de medios desde una pluralidad de fuentes de streaming para su análisis en una sola ubicación.
  13. 13.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que al menos uno de los mencionados módulos de análisis también está configurado para recibir flujos de medios desde una o varias fuentes para su análisis en una pluralidad de diferentes puntos de acceso de la red.
  14. 14.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que al menos uno de los mencionados módulos de análisis también está configurado para proporcionar las mencionadas representaciones a al menos un servidor de identificación en un intervalo de tiempo predeterminado.
  15. 15.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que el mencionado intervalo de tiempo predeterminado comprende al menos una vez al día.
  16. 16.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que el mencionado intervalo de tiempo predeterminado comprende al menos una vez a la hora.
  17. 17.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que al menos uno de los mencionados módulos de análisis está configurado para proporcionar dichas representaciones a al menos un servidor de identificación en tiempo
    aproximadamente real.
  18. 18.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que al menos uno de los mencionados módulos de análisis está configurado para proporcionar dichas representaciones a al menos un servidor de identificación cuando se traspasa un umbral de utilización de recursos predeterminado.
  19. 19.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que al menos uno de los mencionados módulos de análisis está configurado para proporcionar dichas representaciones a al menos un servidor de identificación basándose en un evento fuera de banda.
  20. 20.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que el mencionado servidor de identificación está configurado además para generar una lista de reproducción de obras identificadas desde el conjunto de fuentes de flujos recibidos.
  21. 21.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que el mencionado servidor de identificación está configurado además para generar una lista de reproducción de obras identificadas recibidas desde diferentes puntos de acceso de la red en tiempo aproximadamente real.
  22. 22.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que el supersegmento único comprende un conjunto secuencial de segmentos no identificados.
  23. 23.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que el mencionado sistema está configurado además para crear grupos de supersegmentos que comprenden ejecuciones repetidas de la misma obra, es decir, una grabación original.
  24. 24.
    El sistema de la reivindicación 22, en el que se recopilan los mencionados segmentos no identificados a partir de una pluralidad de flujos de medios.
  25. 25.
    El sistema de la reivindicación 22, en el que el mencionado sistema está configurado además para añadir un segmento no identificado recién recibido al mencionado supersegmento si se determina que el mencionado segmento no identificado recién recibido es similar a cualquiera de los segmentos no identificados previamente recibidos.
  26. 26.
    El sistema de la reivindicación 22, en el que el mencionado sistema está configurado además para informar sobre los contenidos de los mencionados supersegmentos basándose en la longitud de los mismos.
  27. 27.
    El sistema de la reivindicación 26, en el que se informa que cualquier segmento que se repite con una longitud inferior a 63 segundos es un anuncio.
  28. 28.
    El sistema de la reivindicación 26, en el que se informa que cualquier segmento que se repite con una longitud comprendida entre 2 y 15 minutos es una canción.
  29. 29.
    El sistema de la reivindicación 26, en el que se informa que cualquier segmento que se repite con una longitud que sobrepasa los 5 segundos es una transmisión repetida.
  30. 30.
    El sistema de la reivindicación 26, en el que se informa que cualquier segmento que se repite con una longitud comprendida entre 5 y 15 segundos es una identificación de estación.
  31. 31.
    El sistema de la reivindicación 29, en el que la mencionada transmisión repetida comprende un programa de entrevistas (talk show) de radio.
  32. 32.
    El sistema de la reivindicación 29, en el que la mencionada transmisión repetida comprende un programa de televisión.
  33. 33.
    El sistema de la reivindicación 1, en el que se utilizan las mencionadas obras recibidas que no pueden identificarse para construir una base de datos de lista de reproducción de medios nuevos que contiene una lista de reproducción de medios nuevos.
  34. 34.
    El sistema de la reivindicación 33, en el que se almacena la mencionada lista de reproducción de medios nuevos en el mencionado servidor de identificación.
  35. 35.
    El sistema de la reivindicación 33, en el que se almacena la mencionada lista de reproducción de medios nuevos en un servidor remoto.
  36. 36.
    El sistema de la reivindicación 33, en el que se combinan los segmentos que se repiten en un informe de lista de reproducción de medios identificados.
  37. 37.
    El sistema de la reivindicación 33, en el que se suministran las mencionadas representaciones al servidor de
    identificación en al menos tiempo casi real, y se genera la mencionada lista de reproducción de medios nuevos en un tiempo correspondiente casi real.
  38. 38.
    El sistema de la reivindicación 1, que además está configurado para implementar un algoritmo LRU (Least Recently Used) para eliminar muestras de referencia en una base de datos de referencia utilizada por el servidor de identificación que no han sido identificadas en un periodo de tiempo predeterminado.
  39. 39.
    El sistema de la reivindicación 1, que además está configurado para proporcionar una notificación electrónica a terceros sobre detecciones de nuevos medios realizadas por el mencionado sistema.
  40. 40.
    Un método para construir supersegmentos que identifican obras de audio o vídeo en medios en streaming. Este método comprende los siguientes pasos: recibir (600) un segmento de una obra creada a partir de los medios en streaming; intentar identificar (602) dicha obra utilizando el segmento mencionado; y, si no se puede identificar, determinar (702) si dicho segmento es similar a los segmentos recibidos previamente y no identificados; y, si es así, organizar (706) dicho segmento con segmentos no identificados contiguos en un solo supersegmento, en el que un supersegmento comprende un conjunto ordenado de segmentos no identificados.
  41. 41.
    El método de la reivindicación 40, en el que el mencionado paso de organizar los segmentos no identificados contiguos en un solo supersegmento comprende la descomposición de cada uno de los mencionados segmentos no identificados en segmentos que se solapan.
  42. 42.
    El método de la reivindicación 41, en el que los segmentos que se solapan tienen una longitud de aproximadamente 5 segundos.
  43. 43.
    El método de la reivindicación 41, que además incluye el paso de añadir obras recién recibidas al mencionado supersegmento si se determina que los mencionados segmentos recién recibidos son similares a cualquiera de los mencionados segmentos que constituyen el supersegmento.
  44. 44.
    El método de la reivindicación 40, que además incluye el paso de informar sobre los contenidos de los mencionados supersegmentos basándose en la longitud de los mismos.
  45. 45.
    El método de la reivindicación 44, en el que se notifica que un supersegmento con una duración inferior a 63 segundos es un anuncio.
  46. 46.
    El método de la reivindicación 44, en el que se informa que un supersegmento con una duración inferior a aproximadamente 63 segundos es un segmento de noticias.
  47. 47.
    El método de la reivindicación 44, en el que se informa que un supersegmento con una duración inferior a 63 segundos es una promoción de estación.
  48. 48.
    El método de la reivindicación 44, en el que se informa que un supersegmento con una duración comprendida entre aproximadamente 2 y 15 minutos es una canción.
  49. 49.El método de la reivindicación 44, en el que se notifica que un supersegmento con una duración comprendida entre aproximadamente 5 y 15 segundos es una identificación de estación.
  50. 50.
    El método de la reivindicación 44, en el que se notifica que un supersegmento con una duración superior a aproximadamente 23 minutos es una transmisión entera.
  51. 51.
    El método de la reivindicación 40, en el que se agrupan en un conjunto los supersegmentos que son ejecuciones repetidas de la misma obra o una grabación original.
  52. 52.
    El método de la reivindicación 51, en el que se informa además sobre los mencionados supersegmentos basándose en su longitud.
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Families Citing this family (150)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US6965682B1 (en) 1999-05-19 2005-11-15 Digimarc Corp Data transmission by watermark proxy
US7664263B2 (en) 1998-03-24 2010-02-16 Moskowitz Scott A Method for combining transfer functions with predetermined key creation
US6205249B1 (en) 1998-04-02 2001-03-20 Scott A. Moskowitz Multiple transform utilization and applications for secure digital watermarking
US7177429B2 (en) 2000-12-07 2007-02-13 Blue Spike, Inc. System and methods for permitting open access to data objects and for securing data within the data objects
US7346472B1 (en) 2000-09-07 2008-03-18 Blue Spike, Inc. Method and device for monitoring and analyzing signals
US7159116B2 (en) 1999-12-07 2007-01-02 Blue Spike, Inc. Systems, methods and devices for trusted transactions
US7644282B2 (en) 1998-05-28 2010-01-05 Verance Corporation Pre-processed information embedding system
US6912315B1 (en) * 1998-05-28 2005-06-28 Verance Corporation Pre-processed information embedding system
US7966078B2 (en) 1999-02-01 2011-06-21 Steven Hoffberg Network media appliance system and method
US7664264B2 (en) 1999-03-24 2010-02-16 Blue Spike, Inc. Utilizing data reduction in steganographic and cryptographic systems
US7475246B1 (en) 1999-08-04 2009-01-06 Blue Spike, Inc. Secure personal content server
US6737957B1 (en) 2000-02-16 2004-05-18 Verance Corporation Remote control signaling using audio watermarks
US6834308B1 (en) 2000-02-17 2004-12-21 Audible Magic Corporation Method and apparatus for identifying media content presented on a media playing device
US9609278B2 (en) 2000-04-07 2017-03-28 Koplar Interactive Systems International, Llc Method and system for auxiliary data detection and delivery
ATE445190T1 (de) 2000-08-23 2009-10-15 Gracenote Inc Verfahren zur verbesserten wiedergabe von informationen, client-system und server-system
US8205237B2 (en) 2000-09-14 2012-06-19 Cox Ingemar J Identifying works, using a sub-linear time search, such as an approximate nearest neighbor search, for initiating a work-based action, such as an action on the internet
US7562012B1 (en) * 2000-11-03 2009-07-14 Audible Magic Corporation Method and apparatus for creating a unique audio signature
US7266704B2 (en) * 2000-12-18 2007-09-04 Digimarc Corporation User-friendly rights management systems and methods
WO2002051063A1 (en) 2000-12-21 2002-06-27 Digimarc Corporation Methods, apparatus and programs for generating and utilizing content signatures
CN1235408C (zh) * 2001-02-12 2006-01-04 皇家菲利浦电子有限公司 生成和匹配多媒体内容的散列
US7363278B2 (en) 2001-04-05 2008-04-22 Audible Magic Corporation Copyright detection and protection system and method
US7529659B2 (en) * 2005-09-28 2009-05-05 Audible Magic Corporation Method and apparatus for identifying an unknown work
US7877438B2 (en) 2001-07-20 2011-01-25 Audible Magic Corporation Method and apparatus for identifying new media content
US8972481B2 (en) 2001-07-20 2015-03-03 Audible Magic, Inc. Playlist generation method and apparatus
US6724914B2 (en) 2001-10-16 2004-04-20 Digimarc Corporation Progressive watermark decoding on a distributed computing platform
US20030135623A1 (en) * 2001-10-23 2003-07-17 Audible Magic, Inc. Method and apparatus for cache promotion
US20050010604A1 (en) * 2001-12-05 2005-01-13 Digital Networks North America, Inc. Automatic identification of DVD title using internet technologies and fuzzy matching techniques
US7020304B2 (en) 2002-01-22 2006-03-28 Digimarc Corporation Digital watermarking and fingerprinting including synchronization, layering, version control, and compressed embedding
CN1628302A (zh) 2002-02-05 2005-06-15 皇家飞利浦电子股份有限公司 指纹的有效存储器
US7287275B2 (en) 2002-04-17 2007-10-23 Moskowitz Scott A Methods, systems and devices for packet watermarking and efficient provisioning of bandwidth
US7824029B2 (en) 2002-05-10 2010-11-02 L-1 Secure Credentialing, Inc. Identification card printer-assembler for over the counter card issuing
DE60326743D1 (de) * 2002-09-30 2009-04-30 Gracenote Inc Fingerabdruckextraktion
CA2499967A1 (en) 2002-10-15 2004-04-29 Verance Corporation Media monitoring, management and information system
JP2006505821A (ja) * 2002-11-12 2006-02-16 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 指紋情報付マルチメディアコンテンツ
US8332326B2 (en) 2003-02-01 2012-12-11 Audible Magic Corporation Method and apparatus to identify a work received by a processing system
US7606790B2 (en) * 2003-03-03 2009-10-20 Digimarc Corporation Integrating and enhancing searching of media content and biometric databases
EP1457889A1 (en) * 2003-03-13 2004-09-15 Koninklijke Philips Electronics N.V. Improved fingerprint matching method and system
PL1625716T3 (pl) 2003-05-06 2008-05-30 Apple Inc System i usługa przesyłania wiadomości
CN1799049A (zh) * 2003-05-30 2006-07-05 皇家飞利浦电子股份有限公司 媒体指纹的搜索与存储
US20060239501A1 (en) 2005-04-26 2006-10-26 Verance Corporation Security enhancements of digital watermarks for multi-media content
US9948989B1 (en) * 2004-07-21 2018-04-17 Cox Communications, Inc. Interactive media content listing search and filtering system for a media content listing display system such as an electronic programming guide
US8130746B2 (en) * 2004-07-28 2012-03-06 Audible Magic Corporation System for distributing decoy content in a peer to peer network
EP1774686A4 (en) 2004-08-06 2012-08-08 Digimarc Corp FAST SIGNAL DETECTION AND DISTRIBUTED CALCULATION IN PORTABLE COMPUTER DEVICES
US7451078B2 (en) * 2004-12-30 2008-11-11 All Media Guide, Llc Methods and apparatus for identifying media objects
US7567899B2 (en) * 2004-12-30 2009-07-28 All Media Guide, Llc Methods and apparatus for audio recognition
WO2006075032A1 (es) * 2005-01-05 2006-07-20 Musicstrands, S.A.U. Sistema y método para recomendar elementos multimedia
US7693887B2 (en) * 2005-02-01 2010-04-06 Strands, Inc. Dynamic identification of a new set of media items responsive to an input mediaset
WO2006084102A2 (en) * 2005-02-03 2006-08-10 Musicstrands, Inc. Recommender system for identifying a new set of media items responsive to an input set of media items and knowledge base metrics
US7797321B2 (en) 2005-02-04 2010-09-14 Strands, Inc. System for browsing through a music catalog using correlation metrics of a knowledge base of mediasets
WO2006114451A1 (es) 2005-04-22 2006-11-02 Musicstrands, S.A.U. Sistema y método para adquirir y agregar datos sobre la reproducción de elementos o ficheros multimedia
US8020004B2 (en) * 2005-07-01 2011-09-13 Verance Corporation Forensic marking using a common customization function
US8781967B2 (en) * 2005-07-07 2014-07-15 Verance Corporation Watermarking in an encrypted domain
US20070033408A1 (en) * 2005-08-08 2007-02-08 Widevine Technologies, Inc. Preventing illegal distribution of copy protected content
US20070106405A1 (en) * 2005-08-19 2007-05-10 Gracenote, Inc. Method and system to provide reference data for identification of digital content
US7877387B2 (en) * 2005-09-30 2011-01-25 Strands, Inc. Systems and methods for promotional media item selection and promotional program unit generation
US20090070267A9 (en) * 2005-09-30 2009-03-12 Musicstrands, Inc. User programmed media delivery service
EP1963957A4 (en) 2005-12-19 2009-05-06 Strands Inc USER-TO-USER-RX ERROR
CA2634489C (en) 2005-12-21 2016-08-30 Digimarc Corporation Rules driven pan id metadata routing system and network
US20070162546A1 (en) * 2005-12-22 2007-07-12 Musicstrands, Inc. Sharing tags among individual user media libraries
US20070162761A1 (en) 2005-12-23 2007-07-12 Davis Bruce L Methods and Systems to Help Detect Identity Fraud
US20070244880A1 (en) * 2006-02-03 2007-10-18 Francisco Martin Mediaset generation system
WO2007092053A1 (en) 2006-02-10 2007-08-16 Strands, Inc. Dynamic interactive entertainment
WO2007095272A2 (en) 2006-02-10 2007-08-23 Strands, Inc. Systems and methods for prioritizing mobile media player files
US8521611B2 (en) * 2006-03-06 2013-08-27 Apple Inc. Article trading among members of a community
EP2001583A4 (en) * 2006-03-09 2010-09-01 Gracenote Inc METHOD AND SYSTEM FOR NAVIGATION BETWEEN MEDIA
US8738749B2 (en) * 2006-08-29 2014-05-27 Digimarc Corporation Content monitoring and host compliance evaluation
US9654447B2 (en) 2006-08-29 2017-05-16 Digimarc Corporation Customized handling of copied content based on owner-specified similarity thresholds
US8707459B2 (en) 2007-01-19 2014-04-22 Digimarc Corporation Determination of originality of content
US8380864B2 (en) * 2006-12-27 2013-02-19 Microsoft Corporation Media stream slicing and processing load allocation for multi-user media systems
US8768895B2 (en) * 2007-04-11 2014-07-01 Emc Corporation Subsegmenting for efficient storage, resemblance determination, and transmission
US7985911B2 (en) 2007-04-18 2011-07-26 Oppenheimer Harold B Method and apparatus for generating and updating a pre-categorized song database from which consumers may select and then download desired playlists
US8671000B2 (en) 2007-04-24 2014-03-11 Apple Inc. Method and arrangement for providing content to multimedia devices
US20080274687A1 (en) 2007-05-02 2008-11-06 Roberts Dale T Dynamic mixed media package
US8006314B2 (en) 2007-07-27 2011-08-23 Audible Magic Corporation System for identifying content of digital data
US20090111584A1 (en) 2007-10-31 2009-04-30 Koplar Interactive Systems International, L.L.C. Method and system for encoded information processing
WO2009134817A1 (en) * 2008-04-28 2009-11-05 Strands, Inc. Method for providing personalized recommendations of financial products based on user data
WO2009151814A1 (en) * 2008-04-30 2009-12-17 Strands, Inc. Scaleable system and method for distributed prediction markets
EP2304597A4 (en) * 2008-05-31 2012-10-31 Apple Inc ADAPTIVE RECOMMENDATION DEVICE TECHNOLOGY
US20090299945A1 (en) * 2008-06-03 2009-12-03 Strands, Inc. Profile modeling for sharing individual user preferences
US8259938B2 (en) 2008-06-24 2012-09-04 Verance Corporation Efficient and secure forensic marking in compressed
WO2010011637A1 (en) * 2008-07-21 2010-01-28 Strands, Inc Ambient collage display of digital media content
US8914384B2 (en) 2008-09-08 2014-12-16 Apple Inc. System and method for playlist generation based on similarity data
WO2010040082A1 (en) 2008-10-02 2010-04-08 Strands, Inc. Real-time visualization of user consumption of media items
US20100169328A1 (en) * 2008-12-31 2010-07-01 Strands, Inc. Systems and methods for making recommendations using model-based collaborative filtering with user communities and items collections
US8582781B2 (en) 2009-01-20 2013-11-12 Koplar Interactive Systems International, L.L.C. Echo modulation methods and systems
US8199651B1 (en) 2009-03-16 2012-06-12 Audible Magic Corporation Method and system for modifying communication flows at a port level
US10008212B2 (en) * 2009-04-17 2018-06-26 The Nielsen Company (Us), Llc System and method for utilizing audio encoding for measuring media exposure with environmental masking
US20100268540A1 (en) * 2009-04-17 2010-10-21 Taymoor Arshi System and method for utilizing audio beaconing in audience measurement
US20100268573A1 (en) * 2009-04-17 2010-10-21 Anand Jain System and method for utilizing supplemental audio beaconing in audience measurement
US8620967B2 (en) * 2009-06-11 2013-12-31 Rovi Technologies Corporation Managing metadata for occurrences of a recording
US8715083B2 (en) 2009-06-18 2014-05-06 Koplar Interactive Systems International, L.L.C. Methods and systems for processing gaming data
US20110029928A1 (en) * 2009-07-31 2011-02-03 Apple Inc. System and method for displaying interactive cluster-based media playlists
US20110041154A1 (en) * 2009-08-14 2011-02-17 All Media Guide, Llc Content Recognition and Synchronization on a Television or Consumer Electronics Device
US20110060738A1 (en) * 2009-09-08 2011-03-10 Apple Inc. Media item clustering based on similarity data
US8677400B2 (en) * 2009-09-30 2014-03-18 United Video Properties, Inc. Systems and methods for identifying audio content using an interactive media guidance application
US20110078020A1 (en) * 2009-09-30 2011-03-31 Lajoie Dan Systems and methods for identifying popular audio assets
US8161071B2 (en) 2009-09-30 2012-04-17 United Video Properties, Inc. Systems and methods for audio asset storage and management
US8121618B2 (en) 2009-10-28 2012-02-21 Digimarc Corporation Intuitive computing methods and systems
US20110153391A1 (en) * 2009-12-21 2011-06-23 Michael Tenbrock Peer-to-peer privacy panel for audience measurement
US20130232198A1 (en) * 2009-12-21 2013-09-05 Arbitron Inc. System and Method for Peer-to-Peer Distribution of Media Exposure Data
US9465451B2 (en) 2009-12-31 2016-10-11 Flick Intelligence, LLC Method, system and computer program product for obtaining and displaying supplemental data about a displayed movie, show, event or video game
US8751942B2 (en) 2011-09-27 2014-06-10 Flickintel, Llc Method, system and processor-readable media for bidirectional communications and data sharing between wireless hand held devices and multimedia display systems
US20160182971A1 (en) 2009-12-31 2016-06-23 Flickintel, Llc Method, system and computer program product for obtaining and displaying supplemental data about a displayed movie, show, event or video game
US9508387B2 (en) * 2009-12-31 2016-11-29 Flick Intelligence, LLC Flick intel annotation methods and systems
US8886531B2 (en) 2010-01-13 2014-11-11 Rovi Technologies Corporation Apparatus and method for generating an audio fingerprint and using a two-stage query
US9607131B2 (en) 2010-09-16 2017-03-28 Verance Corporation Secure and efficient content screening in a networked environment
US9484046B2 (en) 2010-11-04 2016-11-01 Digimarc Corporation Smartphone-based methods and systems
CN102982804B (zh) 2011-09-02 2017-05-03 杜比实验室特许公司 音频分类方法和系统
US8983905B2 (en) 2011-10-03 2015-03-17 Apple Inc. Merging playlists from multiple sources
US8682026B2 (en) 2011-11-03 2014-03-25 Verance Corporation Efficient extraction of embedded watermarks in the presence of host content distortions
US8923548B2 (en) 2011-11-03 2014-12-30 Verance Corporation Extraction of embedded watermarks from a host content using a plurality of tentative watermarks
US8615104B2 (en) 2011-11-03 2013-12-24 Verance Corporation Watermark extraction based on tentative watermarks
US8533481B2 (en) 2011-11-03 2013-09-10 Verance Corporation Extraction of embedded watermarks from a host content based on extrapolation techniques
US8745403B2 (en) 2011-11-23 2014-06-03 Verance Corporation Enhanced content management based on watermark extraction records
US9547753B2 (en) 2011-12-13 2017-01-17 Verance Corporation Coordinated watermarking
US9323902B2 (en) 2011-12-13 2016-04-26 Verance Corporation Conditional access using embedded watermarks
US8918804B2 (en) 2012-02-07 2014-12-23 Turner Broadcasting System, Inc. Method and system for a reward program based on automatic content recognition
KR102110623B1 (ko) * 2012-07-12 2020-05-13 소니 주식회사 송신 장치, 정보 처리 방법, 프로그램, 수신 장치 및 애플리케이션 연동 시스템
US9571606B2 (en) 2012-08-31 2017-02-14 Verance Corporation Social media viewing system
US9106964B2 (en) 2012-09-13 2015-08-11 Verance Corporation Enhanced content distribution using advertisements
US8869222B2 (en) 2012-09-13 2014-10-21 Verance Corporation Second screen content
US8726304B2 (en) 2012-09-13 2014-05-13 Verance Corporation Time varying evaluation of multimedia content
US9081778B2 (en) 2012-09-25 2015-07-14 Audible Magic Corporation Using digital fingerprints to associate data with a work
US9167276B2 (en) 2012-12-28 2015-10-20 Turner Broadcasting System, Inc. Method and system for providing and handling product and service discounts, and location based services (LBS) in an automatic content recognition based system
US9451048B2 (en) * 2013-03-12 2016-09-20 Shazam Investments Ltd. Methods and systems for identifying information of a broadcast station and information of broadcasted content
US9262794B2 (en) 2013-03-14 2016-02-16 Verance Corporation Transactional video marking system
US11564002B2 (en) 2013-03-15 2023-01-24 Sling TV L.L.C. Automated replacement of video program content
US9661380B2 (en) 2013-03-15 2017-05-23 Echostar Technologies L.L.C. Television content management with integrated third party interface
US10142382B1 (en) * 2013-03-15 2018-11-27 Google Llc Detecting video streaming and identifying streamed videos
US10212490B2 (en) 2013-03-15 2019-02-19 DISH Technologies L.L.C. Pre-distribution identification of broadcast television content using audio fingerprints
US10412446B2 (en) 2013-03-15 2019-09-10 DISH Technologies L.L.C. Television content management with integrated third party interface
US11463785B2 (en) 2013-03-15 2022-10-04 DISH Technologies L.L.C. Automated identification of video program content
US9161074B2 (en) 2013-04-30 2015-10-13 Ensequence, Inc. Methods and systems for distributing interactive content
US9251549B2 (en) 2013-07-23 2016-02-02 Verance Corporation Watermark extractor enhancements based on payload ranking
US9208334B2 (en) 2013-10-25 2015-12-08 Verance Corporation Content management using multiple abstraction layers
US9354778B2 (en) 2013-12-06 2016-05-31 Digimarc Corporation Smartphone-based methods and systems
US9311639B2 (en) 2014-02-11 2016-04-12 Digimarc Corporation Methods, apparatus and arrangements for device to device communication
US9420349B2 (en) 2014-02-19 2016-08-16 Ensequence, Inc. Methods and systems for monitoring a media stream and selecting an action
WO2015138798A1 (en) 2014-03-13 2015-09-17 Verance Corporation Interactive content acquisition using embedded codes
US10091263B2 (en) 2014-05-21 2018-10-02 Audible Magic Corporation Media stream cue point creation with automated content recognition
US9704507B2 (en) 2014-10-31 2017-07-11 Ensequence, Inc. Methods and systems for decreasing latency of content recognition
US10345999B2 (en) * 2014-11-03 2019-07-09 Opentv, Inc. Media presentation modification using audio segment marking
CA2968972C (en) * 2014-12-01 2021-06-22 Inscape Data, Inc. System and method for continuous media segment identification
US10853130B1 (en) 2015-12-02 2020-12-01 Color Genomics, Inc. Load balancing and conflict processing in workflow with task dependencies
US9813467B1 (en) * 2016-03-07 2017-11-07 Color Genomics, Inc. Real-time alignment and processing of incomplete stream of data
US10447748B2 (en) * 2016-05-12 2019-10-15 Apple Inc. Sharing media information between applications on client devices
US10701438B2 (en) 2016-12-31 2020-06-30 Turner Broadcasting System, Inc. Automatic content recognition and verification in a broadcast chain
US10936653B2 (en) 2017-06-02 2021-03-02 Apple Inc. Automatically predicting relevant contexts for media items
US20200004495A1 (en) 2018-06-27 2020-01-02 Apple Inc. Generating a Customized Social-Driven Playlist

Family Cites Families (161)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5732193A (en) 1909-01-26 1998-03-24 Aberson; Michael Method and apparatus for behavioristic-format coding of quantitative resource data/distributed automation protocol
US3919479A (en) 1972-09-21 1975-11-11 First National Bank Of Boston Broadcast signal identification system
US4230990C1 (en) * 1979-03-16 2002-04-09 John G Lert Jr Broadcast program identification method and system
US4454594A (en) 1981-11-25 1984-06-12 U.S. Philips Corporation Method and apparatus to secure proprietary operation of computer equipment
DE3380004D1 (en) 1982-03-30 1989-07-06 Fujitsu Ltd Semiconductor memory device
US4450531A (en) 1982-09-10 1984-05-22 Ensco, Inc. Broadcast signal recognition system and method
US4449249A (en) * 1982-09-27 1984-05-15 Price Robert T Televison programming information system
US4677466A (en) * 1985-07-29 1987-06-30 A. C. Nielsen Company Broadcast program identification method and apparatus
US4739398A (en) * 1986-05-02 1988-04-19 Control Data Corporation Method, apparatus and system for recognizing broadcast segments
DE3720882A1 (de) 1987-06-24 1989-01-05 Media Control Musik Medien Verfahren und schaltungsanordnung zum automatischen wiedererkennen von signalfolgen
US4843562A (en) 1987-06-24 1989-06-27 Broadcast Data Systems Limited Partnership Broadcast information classification system and method
GB2220115A (en) 1988-06-27 1989-12-28 British Broadcasting Corp Interactive video systems
US5247688A (en) 1988-10-14 1993-09-21 Ricoh Company, Ltd. Character recognition sorting apparatus having comparators for simultaneous comparison of data and corresponding key against respective multistage shift arrays
FR2647924B1 (fr) 1989-06-06 1994-06-17 Bull Cp8 Procede pour verifier l'integrite d'un logiciel ou de donnees, et systeme pour la mise en oeuvre de ce procede
US5442645A (en) 1989-06-06 1995-08-15 Bull Cp8 Method for checking the integrity of a program or data, and apparatus for implementing this method
US5210820A (en) 1990-05-02 1993-05-11 Broadcast Data Systems Limited Partnership Signal recognition system and method
EP0459046A1 (en) 1990-05-31 1991-12-04 International Business Machines Corporation Computer software protection
US5283819A (en) 1991-04-25 1994-02-01 Compuadd Corporation Computing and multimedia entertainment system
EP0517405A2 (en) 1991-05-30 1992-12-09 Ncr International Inc. Signature verification method
WO1993018505A1 (en) 1992-03-02 1993-09-16 The Walt Disney Company Voice transformation system
AU4279893A (en) 1992-04-10 1993-11-18 Avid Technology, Inc. A method and apparatus for representing and editing multimedia compositions
US5436653A (en) * 1992-04-30 1995-07-25 The Arbitron Company Method and system for recognition of broadcast segments
US5437050A (en) 1992-11-09 1995-07-25 Lamb; Robert G. Method and apparatus for recognizing broadcast information using multi-frequency magnitude detection
US5588119A (en) 1993-08-23 1996-12-24 Vincent; Ronald Method for correlating logical device names with a hub port in a local area network
US20020156737A1 (en) 1993-10-22 2002-10-24 Corporation For National Research Initiatives, A Virginia Corporation Identifying, managing, accessing, and tracking digital objects and associated rights and payments
US5581658A (en) 1993-12-14 1996-12-03 Infobase Systems, Inc. Adaptive system for broadcast program identification and reporting
JPH07219970A (ja) 1993-12-20 1995-08-18 Xerox Corp 加速フォーマットでの再生方法及び再生装置
US5710916A (en) 1994-05-24 1998-01-20 Panasonic Technologies, Inc. Method and apparatus for similarity matching of handwritten data objects
CA2149067A1 (en) 1994-06-22 1995-12-23 Joseph Anton Bednar Jr. User-identification and verification of data integrity in a wireless communication system
DE69535013T2 (de) 1994-10-27 2006-12-28 Intarsia Software LLC, Las Vegas Urheberrechtsdatenverwaltungssystem
US5612974A (en) 1994-11-01 1997-03-18 Motorola Inc. Convolutional encoder for use on an integrated circuit that performs multiple communication tasks
JPH08263438A (ja) 1994-11-23 1996-10-11 Xerox Corp ディジタルワークの配給及び使用制御システム並びにディジタルワークへのアクセス制御方法
US5638443A (en) 1994-11-23 1997-06-10 Xerox Corporation System for controlling the distribution and use of composite digital works
US20030191719A1 (en) 1995-02-13 2003-10-09 Intertrust Technologies Corp. Systems and methods for secure transaction management and electronic rights protection
US7133846B1 (en) 1995-02-13 2006-11-07 Intertrust Technologies Corp. Digital certificate support system, methods and techniques for secure electronic commerce transaction and rights management
US5943422A (en) 1996-08-12 1999-08-24 Intertrust Technologies Corp. Steganographic techniques for securely delivering electronic digital rights management control information over insecure communication channels
CN1312549C (zh) 1995-02-13 2007-04-25 英特特拉斯特技术公司 用于安全交易管理和电子权利保护的系统和方法
DE69521597T2 (de) 1995-03-08 2002-07-11 Generalmusic S.P.A., San Giovanni In Marignano Vorrichtung mit Mikroprocessor zur Auswahl und Erkennung von Musikstücken
US5701452A (en) 1995-04-20 1997-12-23 Ncr Corporation Computer generated structure
US6760463B2 (en) 1995-05-08 2004-07-06 Digimarc Corporation Watermarking methods and media
DE69637782D1 (de) 1995-05-08 2009-01-29 Digimarc Corp Verfahren zur Einbettung von maschinenlesbarem steganographischen Kode
US5613004A (en) 1995-06-07 1997-03-18 The Dice Company Steganographic method and device
US5751672A (en) 1995-07-26 1998-05-12 Sony Corporation Compact disc changer utilizing disc database
US6505160B1 (en) 1995-07-27 2003-01-07 Digimarc Corporation Connected audio and other media objects
US6829368B2 (en) 2000-01-26 2004-12-07 Digimarc Corporation Establishing and interacting with on-line media collections using identifiers in media signals
EP0766468B1 (en) 1995-09-28 2006-05-03 Nec Corporation Method and system for inserting a spread spectrum watermark into multimedia data
US6807534B1 (en) 1995-10-13 2004-10-19 Trustees Of Dartmouth College System and method for managing copyrighted electronic media
US7047241B1 (en) 1995-10-13 2006-05-16 Digimarc Corporation System and methods for managing digital creative works
US5959659A (en) 1995-11-06 1999-09-28 Stellar One Corporation MPEG-2 transport stream decoder having decoupled hardware architecture
US6591245B1 (en) 1996-02-02 2003-07-08 John R. Klug Media content notification via communications network
US6006256A (en) 1996-03-11 1999-12-21 Opentv, Inc. System and method for inserting interactive program content within a television signal originating at a remote network
US5949885A (en) 1996-03-12 1999-09-07 Leighton; F. Thomson Method for protecting content using watermarking
US5983176A (en) 1996-05-24 1999-11-09 Magnifi, Inc. Evaluation of media content in media files
US6374260B1 (en) 1996-05-24 2002-04-16 Magnifi, Inc. Method and apparatus for uploading, indexing, analyzing, and searching media content
US6279124B1 (en) 1996-06-17 2001-08-21 Qwest Communications International Inc. Method and system for testing hardware and/or software applications
US5918223A (en) * 1996-07-22 1999-06-29 Muscle Fish Method and article of manufacture for content-based analysis, storage, retrieval, and segmentation of audio information
US5850388A (en) 1996-08-02 1998-12-15 Wandel & Goltermann Technologies, Inc. Protocol analyzer for monitoring digital transmission networks
US6088455A (en) 1997-01-07 2000-07-11 Logan; James D. Methods and apparatus for selectively reproducing segments of broadcast programming
US6771316B1 (en) * 1996-11-01 2004-08-03 Jerry Iggulden Method and apparatus for selectively altering a televised video signal in real-time
US6011758A (en) 1996-11-07 2000-01-04 The Music Connection System and method for production of compact discs on demand
JPH10191036A (ja) 1996-11-08 1998-07-21 Monorisu:Kk デジタルコンテンツに対するｉｄの刷込および読出方法
US6335927B1 (en) 1996-11-18 2002-01-01 Mci Communications Corporation System and method for providing requested quality of service in a hybrid network
JP2815045B2 (ja) 1996-12-16 1998-10-27 日本電気株式会社 画像特徴抽出装置，画像特徴解析装置，および画像照合システム
JP3349910B2 (ja) 1997-02-12 2002-11-25 日本電気株式会社 画像データエンコードシステム
US5987525A (en) 1997-04-15 1999-11-16 Cddb, Inc. Network delivery of interactive entertainment synchronized to playback of audio recordings
US6596590B1 (en) 1997-04-25 2003-07-22 Nippon Steel Corporation Method of making multi-level type non-volatile semiconductor memory device
US6226672B1 (en) * 1997-05-02 2001-05-01 Sony Corporation Method and system for allowing users to access and/or share media libraries, including multimedia collections of audio and video information via a wide area network
US6243725B1 (en) 1997-05-21 2001-06-05 Premier International, Ltd. List building system
US6044402A (en) 1997-07-02 2000-03-28 Iowa State University Research Foundation Network connection blocker, method, and computer readable memory for monitoring connections in a computer network and blocking the unwanted connections
US6553404B2 (en) 1997-08-08 2003-04-22 Prn Corporation Digital system
US5924071A (en) 1997-09-08 1999-07-13 Sony Corporation Method and apparatus for optimizing a playlist of material
US6026439A (en) * 1997-10-28 2000-02-15 International Business Machines Corporation File transfers using playlists
US6195693B1 (en) 1997-11-18 2001-02-27 International Business Machines Corporation Method and system for network delivery of content associated with physical audio media
US6092040A (en) 1997-11-21 2000-07-18 Voran; Stephen Audio signal time offset estimation algorithm and measuring normalizing block algorithms for the perceptually-consistent comparison of speech signals
US6006183A (en) * 1997-12-16 1999-12-21 International Business Machines Corp. Speech recognition confidence level display
US6819863B2 (en) * 1998-01-13 2004-11-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for locating program boundaries and commercial boundaries using audio categories
IT1298504B1 (it) 1998-01-28 2000-01-12 Roland Europ Spa Metodo ed apparecchiatura elettronica per la catalogazione e la ricerca automatica di brani musicali mediante tecnica musicale
US6385596B1 (en) 1998-02-06 2002-05-07 Liquid Audio, Inc. Secure online music distribution system
US6118450A (en) 1998-04-03 2000-09-12 Sony Corporation Graphic user interface that is usable as a PC interface and an A/V interface
JP3053607B2 (ja) 1998-04-08 2000-06-19 三菱電機株式会社 データ照合方法およびその装置
SE517547C2 (sv) 1998-06-08 2002-06-18 Ericsson Telefon Ab L M Signalsynkronisering vid signalkvalitetsmätning
US6298446B1 (en) 1998-06-14 2001-10-02 Alchemedia Ltd. Method and system for copyright protection of digital images transmitted over networks
JP3968875B2 (ja) 1998-06-24 2007-08-29 ソニー株式会社 ダウンロード装置、及び記録媒体
US6279010B1 (en) 1998-07-20 2001-08-21 New Technologies Armor, Inc. Method and apparatus for forensic analysis of information stored in computer-readable media
US6253337B1 (en) 1998-07-21 2001-06-26 Raytheon Company Information security analysis system
US6490279B1 (en) 1998-07-23 2002-12-03 Advanced Communication Device, Inc. Fast data base research and learning apparatus
US6438235B2 (en) 1998-08-05 2002-08-20 Hewlett-Packard Company Media content protection utilizing public key cryptography
US6226618B1 (en) 1998-08-13 2001-05-01 International Business Machines Corporation Electronic content delivery system
US7043536B1 (en) 1998-09-11 2006-05-09 Lv Partners, L.P. Method for controlling a computer using an embedded unique code in the content of CD media
US6550001B1 (en) 1998-10-30 2003-04-15 Intel Corporation Method and implementation of statistical detection of read after write and write after write hazards
US6438556B1 (en) * 1998-12-11 2002-08-20 International Business Machines Corporation Method and system for compressing data which allows access to data without full uncompression
US6678389B1 (en) 1998-12-29 2004-01-13 Kent Ridge Digital Labs Method and apparatus for embedding digital information in digital multimedia data
US6422061B1 (en) 1999-03-03 2002-07-23 Cyrano Sciences, Inc. Apparatus, systems and methods for detecting and transmitting sensory data over a computer network
US6636965B1 (en) 1999-03-31 2003-10-21 Siemens Information & Communication Networks, Inc. Embedding recipient specific comments in electronic messages using encryption
US6393423B1 (en) 1999-04-08 2002-05-21 James Francis Goedken Apparatus and methods for electronic information exchange
US6487641B1 (en) 1999-04-19 2002-11-26 Oracle Corporation Dynamic caches with miss tables
JP2001042866A (ja) * 1999-05-21 2001-02-16 Yamaha Corp ネットワークを介したコンテンツ提供方法及びシステム
US6477704B1 (en) 1999-06-21 2002-11-05 Lawrence Cremia Method of gathering and utilizing demographic information from request-based media delivery system
US6463508B1 (en) 1999-07-19 2002-10-08 International Business Machines Corporation Method and apparatus for caching a media stream
US6243615B1 (en) 1999-09-09 2001-06-05 Aegis Analytical Corporation System for analyzing and improving pharmaceutical and other capital-intensive manufacturing processes
GB9922904D0 (en) 1999-09-28 1999-12-01 Signum Technologies Limited Method of authenticating digital data works
JP2001110171A (ja) 1999-10-13 2001-04-20 Sony Corp 記録再生装置および方法、端末装置、送受信方法、ならびに、記憶媒体
US6192340B1 (en) * 1999-10-19 2001-02-20 Max Abecassis Integration of music from a personal library with real-time information
US6526411B1 (en) 1999-11-15 2003-02-25 Sean Ward System and method for creating dynamic playlists
US6460050B1 (en) 1999-12-22 2002-10-01 Mark Raymond Pace Distributed content identification system
US6496802B1 (en) 2000-01-07 2002-12-17 Mp3.Com, Inc. System and method for providing access to electronic works
CA2333338A1 (en) 2000-02-04 2001-08-04 3Com Corporation Internet-based enhanced radio
US6771885B1 (en) 2000-02-07 2004-08-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Methods and apparatus for recording programs prior to or beyond a preset recording time period
US6834308B1 (en) 2000-02-17 2004-12-21 Audible Magic Corporation Method and apparatus for identifying media content presented on a media playing device
US20010037304A1 (en) 2000-03-28 2001-11-01 Paiz Richard S. Method of and apparatus for delivery of proprietary audio and visual works to purchaser electronic devices
US20080008173A1 (en) 2000-04-26 2008-01-10 International Business Machines Corporation Methods and Apparatus for Transmitting Data in a Packet Network
US6542869B1 (en) 2000-05-11 2003-04-01 Fuji Xerox Co., Ltd. Method for automatic analysis of audio including music and speech
US6947909B1 (en) 2000-05-12 2005-09-20 Hoke Jr Clare L Distribution, recognition and accountability system for intellectual and copy written properties in digital media's
US6453252B1 (en) 2000-05-15 2002-09-17 Creative Technology Ltd. Process for identifying audio content
US6609093B1 (en) 2000-06-01 2003-08-19 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for performing heteroscedastic discriminant analysis in pattern recognition systems
US20020049760A1 (en) 2000-06-16 2002-04-25 Flycode, Inc. Technique for accessing information in a peer-to-peer network
US6963975B1 (en) 2000-08-11 2005-11-08 Microsoft Corporation System and method for audio fingerprinting
US20040148191A1 (en) 2000-07-21 2004-07-29 Hoke Clare L Digitized intellectual property archive with preferential method of transfer and routing
AU2001272784A1 (en) 2000-07-25 2002-02-05 Asahi Business Assist Limited Secret information recorded medium, secret information protection method, secretinformation protective storing method, and system for reporting emergency such as theft or confinement when secret information is accessed
US6732180B1 (en) 2000-08-08 2004-05-04 The University Of Tulsa Method to inhibit the identification and retrieval of proprietary media via automated search engines utilized in association with computer compatible communications network
US7089301B1 (en) 2000-08-11 2006-08-08 Napster, Inc. System and method for searching peer-to-peer computer networks by selecting a computer based on at least a number of files shared by the computer
US6826546B1 (en) 2000-08-17 2004-11-30 Ideaflood, Inc. Method and system for licensing a copy of a copyright protected work
JP2002063209A (ja) 2000-08-22 2002-02-28 Sony Corp 情報処理装置および方法、情報システム、並びに記録媒体
US7058223B2 (en) 2000-09-14 2006-06-06 Cox Ingemar J Identifying works for initiating a work-based action, such as an action on the internet
KR20020030610A (ko) 2000-10-19 2002-04-25 스톰 씨엔씨 인코포레이티드 통신상에서 불법 유통되는 디지털 음악파일에 의해 음반의판매량이 감소되는 것을 방지하는 방법
JP3726017B2 (ja) 2000-10-31 2005-12-14 Ｔｄｋ株式会社 磁性材料およびインダクタ
US7562012B1 (en) 2000-11-03 2009-07-14 Audible Magic Corporation Method and apparatus for creating a unique audio signature
US8055899B2 (en) 2000-12-18 2011-11-08 Digimarc Corporation Systems and methods using digital watermarking and identifier extraction to provide promotional opportunities
WO2002051063A1 (en) * 2000-12-21 2002-06-27 Digimarc Corporation Methods, apparatus and programs for generating and utilizing content signatures
US7627897B2 (en) 2001-01-03 2009-12-01 Portauthority Technologies Inc. Method and apparatus for a reactive defense against illegal distribution of multimedia content in file sharing networks
US7200575B2 (en) 2001-02-27 2007-04-03 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Managing access to digital content
US7681032B2 (en) 2001-03-12 2010-03-16 Portauthority Technologies Inc. System and method for monitoring unauthorized transport of digital content
US7363278B2 (en) 2001-04-05 2008-04-22 Audible Magic Corporation Copyright detection and protection system and method
US20020152262A1 (en) 2001-04-17 2002-10-17 Jed Arkin Method and system for preventing the infringement of intellectual property rights
US7080152B2 (en) 2001-06-14 2006-07-18 International Business Machines Corporation Broadcast user controls for streaming digital content under remote direction
US20020198789A1 (en) 2001-06-22 2002-12-26 Sony Corp. And Sony Music Entertainment, Inc. Apparatus and method for identifying and purchasing music
US6968337B2 (en) 2001-07-10 2005-11-22 Audible Magic Corporation Method and apparatus for identifying an unknown work
US7529659B2 (en) 2005-09-28 2009-05-05 Audible Magic Corporation Method and apparatus for identifying an unknown work
US7877438B2 (en) 2001-07-20 2011-01-25 Audible Magic Corporation Method and apparatus for identifying new media content
US8972481B2 (en) 2001-07-20 2015-03-03 Audible Magic, Inc. Playlist generation method and apparatus
US20030061490A1 (en) 2001-09-26 2003-03-27 Abajian Aram Christian Method for identifying copyright infringement violations by fingerprint detection
US20030061352A1 (en) * 2001-09-27 2003-03-27 International Business Machines Corporation Optimized file cache organization in a network server
US20030095660A1 (en) 2001-10-15 2003-05-22 Overpeer, Inc. System and method for protecting digital works on a communication network
US20030135623A1 (en) 2001-10-23 2003-07-17 Audible Magic, Inc. Method and apparatus for cache promotion
JP2003174443A (ja) 2001-12-07 2003-06-20 Sony Corp 情報処理装置および方法、プログラム格納媒体、並びにプログラム
AU2002253416A1 (en) 2002-03-27 2003-10-08 Nokia Corporation Pattern recognition
US7181398B2 (en) 2002-03-27 2007-02-20 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Vocabulary independent speech recognition system and method using subword units
US20030195852A1 (en) 2002-04-16 2003-10-16 Geoff Campbell System, method, apparatus and means for protecting digital content
CA2483104C (en) 2002-04-25 2011-06-21 Shazam Entertainment, Ltd. Robust and invariant audio pattern matching
US20040010495A1 (en) 2002-06-21 2004-01-15 Kramer Glenn W. Method and apparatus for limiting unauthorized copying of copyrighted works over the internet
US7003131B2 (en) 2002-07-09 2006-02-21 Kaleidescape, Inc. Watermarking and fingerprinting digital content using alternative blocks to embed information
US6979767B2 (en) 2002-11-12 2005-12-27 Medialab Solutions Llc Systems and methods for creating, modifying, interacting with and playing musical compositions
JP2006505821A (ja) 2002-11-12 2006-02-16 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 指紋情報付マルチメディアコンテンツ
US20040133797A1 (en) 2003-01-06 2004-07-08 International Business Machines Corporation Rights management enhanced storage
US8332326B2 (en) 2003-02-01 2012-12-11 Audible Magic Corporation Method and apparatus to identify a work received by a processing system
US7266645B2 (en) 2003-02-18 2007-09-04 Intel Corporation Reducing communication for reads and updates in distributed object systems
GB0315886D0 (en) 2003-07-07 2003-08-13 Way Benjamin B P Anti-piracy system
US7715934B2 (en) 2003-09-19 2010-05-11 Macrovision Corporation Identification of input files using reference files associated with nodes of a sparse binary tree
US20050267945A1 (en) 2004-04-08 2005-12-01 Ori Cohen Systems and methods for deterring internet file-sharing networks
US8130746B2 (en) 2004-07-28 2012-03-06 Audible Magic Corporation System for distributing decoy content in a peer to peer network
US8006314B2 (en) 2007-07-27 2011-08-23 Audible Magic Corporation System for identifying content of digital data

Also Published As

Publication number Publication date
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