音乐哼唱检索关键技术研究的开题报告.docx

音乐哼唱检索关键技术研究的开题报告 一、研究背景及意义： 随着数字化时代的到来，音乐的数字化与网络化已成为不可避免的趋势，互联网上海量的音乐资源不断涌现，用户的音乐需求也在不断增加。目前，常见的音乐检索方式主要是通过关键词进行文本检索，但这种方式往往只能匹配到完全一致的信息，难以满足用户对于音乐的需求。因此，通过音乐哼唱进行检索逐渐得到用户的认可，成为了一种新型、更直观的音乐检索方式。 音乐哼唱检索技术是基于用户对于音乐旋律的哼唱或口哨等方式，利用计算机算法进行识别和匹配，并快速返回相应的音乐资源或信息的一种技术，其应用前景广泛，涉及音乐搜索引擎、移动音乐服务、智能音乐推荐等多个领域。目前，国内外已经出现了一些成熟的音乐哼唱检索产品，如SoundHound、Shazam等，但是其精度和应用范围还有待提升和拓展。 因此，对音乐哼唱检索关键技术进行研究，不仅可以提高音乐检索的效率和准确率，也具有重要的理论和实用价值。 二、研究内容和方法： 1.研究音乐哼唱检索的基本流程和技术原理，深入了解各音乐信号处理方法及其优化方案。 2.对音乐哼唱检索中的特征提取技术进行深入研究，探索基于时域、频域、小波变换等方法的特征提取算法，以提高哼唱检索的准确率和鲁棒性。 3.针对哼唱检索中的音高转换问题，分析采用Fast Fourier Transform(FFT)、基频追踪和自相关等方法的优缺点，并在此基础上提出新型的音高转换算法，以获得更高的音高匹配度。 4.对于实时哼唱检索中的计算效率问题，研究各类加速技术和优化方案，探索基于GPU和平行计算的哼唱检索加速方法。 三、研究预期成果： 本研究预期实现一款音乐哼唱检索系统，其能够对用户哼唱或口哨等旋律进行识别匹配，并提供相应的音乐资源或信息，达到较高的检索准确度和较快的检索速度。同时，研究结果还将推进音乐信号处理和模式识别等领域的发展，为更广泛的应用提供技术支撑。