⚡ 性能飞跃：不仅仅是快速
面对动辄数十万首曲目的曲库，传统的元数据抓取已经难以满足发烧友的需求。本周我们在算法实验室成功打通了 “指纹 -> 识别 -> 自动化分类” 的全链路。
🔬 指纹识别技术
我们采用了改进的 AcoustID 算法，并在其基础上增加了对本地 Hi-Res 样本的预校验：
- 向量化加速：通过多线程 SIMD 指令集，指纹提取速度提升了约 4.5 倍。
- 云端索引缓存：建立了一套本地 LRU 缓存机制，使得重复曲目的比对耗时降低了 80%。
📊 资源效率对比
| 指标 | 传统方法 | 实验室新方案 | 改进幅度 |
|---|---|---|---|
| 单曲指纹生成 (ms) | 120ms | 25ms | -79% |
| 内存常驻占用 (MB) | 450MB | 180MB | -60% |
| 识别准确率 | 92% | 98.5% | +6.5% |
⚙️ 生产线集成 (Pipeline)
这一算法已正式引入 PureDSD Batcher 的 Rust 核心模块：
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✅ 零停顿扫描：采用流式分析，不再需要等待文件完整读取即可开始指纹匹配。
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✅ 智能冲突解决：当多个数据库元数据不一致时，AI 会根据发行年份和比特率进行最优倾向性选择。
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[x] Rust 核心分析引擎集成。
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[x] 多线程指纹提取压力测试。
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[ ] 开展大规模曲库（50w+）稳定性验证。