sitiao

@mdluo 说的是对的，那个库适合做音频指纹检索，对这个 case 不太适合。

1. 把跳绳的声音一段段切出来，10 段~20 段就可以了，作为模板；模板越多越好；最好选取不同人、不同跳绳的录音；
2. 模板片段提取 MFCC 系数，每个片段的 MFCC 系数做一下平均，作为整个片段的模板；多个模板可以再以下聚类，缩减一下模板数量，假设最后剩下 N 模板。
3. 测试片段的 MFCC 特征序列与 N 模板算一下余弦相似度，每个 MFCC 系数与任意一个模板的相似度超过阈值 t1，则标记为 1，未超过的标记为 0 ；
4. 对测试片段标记为 0~1 的序列做一个 5~10 点平滑，基本就可以用了。

比较简单粗暴，估计误识别会很高。

见过没有写代码没有天赋，但是却很喜欢 IT 的。

券商里面技术这么激进的，应该是广发吧！

参考唐凤 +1

去搜一个 app 叫 Chirp ，用鸟叫声传输 url ，可以搜到它的原理说明。真实应用场景下，识别效果会很差。其实阿里的声音近场支付用的原理和这个一样。

用 C/C++写一个 PHP 的扩展，在扩展里面掉 ffmpeg ，应该就可以实现交互了。

楼上的是正解。

网银的代扣接口支持 100w 的支付。