Shazam算法采用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，并获得音频指纹，最后匹配指纹契合度来识别音频。

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1、AudioSystem获取音频

奈奎斯特-香农采样定理告诉我们，为了能捕获人类能听到的声音频率，我们的采样速率必须是人类听觉范围的两倍。人类能听到的声音频率范围大约在20Hz到20000Hz之间，所以在录制音频的时候采样率大多是44100Hz。这是大多数标准MPEG-1 的采样率。44100这个值最初来源于索尼，因为它可以允许音频在修改过的视频设备上以25帧（PAL）或者30帧（ NTSC）每秒进行录制，而且也覆盖了专业录音设备的20000Hz带宽。所以当你在选择录音的频率时，选择44100Hz就好了。

定义音频格式：

  public static float sampleRate = 44100;
  public static int sampleSizeInBits = 16;
  public static int channels = 2; // double
  public static boolean signed = true; // Indicates whether the data is signed or unsigned
  public static boolean bigEndian = true; // Indicates whether the audio data is stored in big-endian or little-endian order
  public AudioFormat getFormat() {
    return new AudioFormat(sampleRate, sampleSizeInBits, channels, signed,
        bigEndian);
  }

网站名称：Java实现Shazam声音识别算法的实例代码-创新互联
标题来源：http://sczitong.cn/article/dcoeep.html