في السنوات الأخيرة، أصبحت طرق التعلم العميق نموذجًا لتحديد الأغاني المغطاة (CSI)، حيث حققت أنظمة ByteCover أفضل النتائج في جميع قواعد البيانات الرئيسية لـ CSI. ومع ذلك، مع ازدياد شعبية مقاطع الفيديو القصيرة، تتطلب العديد من التطبيقات العملية مطابقة مقاطع موسيقية قصيرة مع المسارات الموسيقية الكاملة في قاعدة البيانات، وهو مجال ما زال غير مستكشف بشكل كافٍ ويحتاج إلى حل على مستوى الصناعة. في هذا البحث، نطور أنظمة ByteCover السابقة إلى ByteCover3 الذي يستخدم الخصائص المحلية لتحسين أداء تحديد الأغاني المغطاة للمستفسرات الموسيقية القصيرة. تم تصميم ByteCover3 مع وحدة خسارة التوافق المحلي (LAL) وخط أنابيب استرجاع الخصائص بمرحلتين، مما يسمح للنظام بأداء CSI بطريقة أكثر دقة وكفاءة. قمنا بتقييم ByteCover3 على عدة قواعد بيانات باستخدام إعدادات معيارية مختلفة، حيث تفوق ByteCover3 على جميع الطرق المقارنة بما في ذلك الإصدارات السابقة له.