作者在比较音频指纹时遇到了L2距离的问题，因为它错误地将不相似的分布识别为相似。该指标未能捕捉到小波尺度上能量分布的结构差异。为解决此问题，作者提出使用切片-瓦瑟斯坦距离，它衡量将一个分布转换为另一个分布所需的工作量。该方法为复杂的音频数据提供了更准确的比较，并且在计算上对于实际应用是可行的。 AI
影响 引入了一种更准确的比较复杂数据分布的指标，有可能提高AI模型在音频分析等领域的性能。
排序理由 文章详细介绍了一种比较数据分布的新颖指标，这是一个面向研究的主题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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