分享到:

基于内容的音乐检索系统研究

基于内容的音乐检索研究是一种涉及音乐理论、信号处理、模式识别等相关领域的综合学科研究,其在音乐数据库管理、Internet音乐检索以及生活娱乐等方面都具有非常重要的意义。本文主要围绕基于内容音乐检索技术的以下几个方面展开研究工作:1) 对整个基于内容的音乐检索理论进行分析研究,对音乐内容的获取、音乐内容的描述(音乐特征提取)、特征相似度匹配,三个部分的新算法给予详细的描述和分析。2) 学习研究了音乐乐理知识、音乐的相关概念、音乐特征的表示方法及相关音乐信号分析知识,对音调提取所用到的相关信号处理的概念、算法和信号特征进行了详细描述。3) 提出了一种基于歌唱片段的不定长分割算法。该算法根据人们哼唱时的习惯特性,以音乐文件的歌唱片段整句长度作为窗口长度,对音乐文件进行划分和旋律特征提取。4) 提出了一种通过音乐片段的音乐检索算法。该算法在基于歌唱片段的不定长分割算法的基础上,通过单一器乐信号的基频提取计算得到准确的音调值,进而求得音  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京邮电大学
北京邮电大学

基于内容的音乐检索系统研究与实现

基于内容的音乐检索是通过分析音乐信号的音乐和音频特征,从音乐本身所包含的内容为出发点进行检索的一种方式。哼唱式音乐检索方式对用户的要求低,使用方便,用途广泛,是当前音乐检索领域最主要的方式。哼唱式音乐检索主要包括特征提取和旋律匹配两个模块。本文针对旋律特征提取和旋律匹配算法作了深入的研究和分析,在选择不同算法并且改进算法性能的基础上开发了一个原型系统,来验证算法的有效性和性能。主要工作包括:1)建立音乐数据库并提取音乐相应的主旋律。2)对哼唱音频数据特征提取相关技术的研究,包括音频信号与处理、基因检测、音符切分等工作。提取出的音频特征可以保存为两种形式-----音频帧序列和音符序列。3)选取不同的旋律匹配算法并尝试改进算法,使得匹配算法的检索速度和准确度都有很好的表现。4)设计并实现一个原型系统,用于验证旋律算法的有效性和匹配准确度。  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

苏州大学
苏州大学

基于内容的哼唱音乐检索系统研究

在计算机多媒体技术高速发展的当今时代,音乐数据库的歌曲数量急剧增长。如何从庞大的音乐数据库中快速准确地找到需要的音乐数据已成为现代信息检索领域的一个热门的研究课题。传统的基于文本的音乐检索系统依靠输入歌曲名称、歌手名或歌曲相关文本信息的方式进行检索,无法满足人们对音乐检索的实际需求,因此基于内容的哼唱音乐检索系统是目前的主要研究方向。本文设计了基于DTW(动态时间规整)算法的哼唱音乐检索系统,该系统主要包括预处理模块、旋律表达模块和匹配模块三个部分。对于哼唱音乐数据和音乐库中的数据,本文采用两种不同的方法进行特征提取。本文提出了基于双门限端点检测和基频曲线起伏的二级音符切分方法,音符正确切分率为90%,并以音高差和音长比来表示哼唱音乐信号音符之间的音高和节奏的关系,以此对音乐进行旋律表达。采用HPSS(谐波乐器/打击乐器声音分离)方法对音乐库中的音乐数据进行滤波预处理,将谐波乐器分量从混合音乐信号中分离出来,只留下人声和打击乐器...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

用改进人工蜂群算法优化基于内容的哼唱音乐检索系统

随着计算机网络和多媒体技术的迅速发展和日益普及,人们对多媒体信息的需求也越来大。作为多媒体信息重要成员之一的数字化音乐,也越来越频繁地影响着人们的日常生活。音乐检索逐渐地成为一个新兴的热门研究方向。如何方便、自然而又快速、准确地查找到所需的音乐渐渐成为下一代搜索引擎关注的技术热点之一。一种基于内容的哼唱音乐检索方法能帮助用户通过哼唱音乐的旋律片段来查找所需的乐曲。这种新型的音乐检索方式,对手机网络和互联网等有着巨大的现实意义。基于内容的音乐检索主要涉及音乐旋律特征提取问题、音乐旋律匹配问题以及音乐数据库构造问题等多个方面。本论文在目前已有研究成果的基础上,采用音乐旋律轮廓作为音乐的特征,搭建了一个哼唱检索系统,并引入了优化方法技术来优化一些关键的参数,以提高检索结果的准确度(accuracy)。其主要工作和研究贡献有:1.改进人工蜂群算法:在现有人工蜂群算法的基础上,把种群分割成几个独立的子种群,引入并行结构分别执行各个子分支,...  (本文共61页) 本文目录 | 阅读全文>>

西北大学
西北大学

基于内容的音乐检索关键技术研究

音乐是一类重要的音频数据,传统的音乐检索都是基于关键词的检索,使用受限。随着互联网的快速发展及数字化设备的普及,基于内容的音频检索研究得到广泛的关注。本文以国家自然科学基金项目“基于Web的音频识别与检索关键技术研究(No.60673100)”为背景,针对基于内容的音乐检索关键技术展开了深入的研究:提出了适合音乐检索的特征提取方法、相似度度量方法和检索算法,并研究语音识别中端点检测及连续词识别等技术,研究成果已应用于基于内容的音乐检索系统中。主要的研究进展如下:1)构建了音乐检索的处理框架和符号体系。在分析音乐检索存在问题的基础上,给出了研究思路;定义了歌谱映射方法及音乐检索中的符号体系,为基于内容的音乐检索打下基础。2)针对音乐特征的算法研究。将音乐特征分为低级特征(旋律轮廓)和高级特征(音乐歌谱)两部分。a)针对低级特征提出了一种旋律轮廓提取算法。此算法能准确地提取出哼唱曲子的旋律轮廓特征,当输入为基本音级时得出的特征值符合...  (本文共132页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

音乐旋律快速匹配技术的研究

哼唱检索(QBH: Query By Humming)作为一种全新的检索方式,可以帮助用户通过哼唱旋律的片断,在大规模的音乐数据库中找到想要的乐曲。这种新型的人机接口,对于在互联网上实现基于内容的音乐检索(CMR: Content-based Music Retrieval)有重大的现实意义。基于旋律特征进行音乐检索是基于内容的音乐检索研究中的重要内容之一。在基于内容的音乐检索研究中,如何快速准确地找到用户所要查找的歌曲是一个具有挑战性的课题。而这一课题的实现,则将为大规模QBH系统走向实用化提供了关键性技术。本文针对基于内容的大规模音乐库检索问题,提出了一种新的数字音乐旋律的匹配算法,即分层式快速匹配算法(LFNMA: Layered Fast Notes Matching Algorithm)。LFNMA算法利用字符串匹配的N-Gram算法,来进行旋律分类。该算法具有匹配速度快的特点,并保持了良好的鲁棒性。为检验LFNMA算...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>