基于哼唱旋律的歌曲检索的开题报告.docx

基于哼唱旋律的歌曲检索的开题报告 一、选题背景 随着数字音乐产业的蓬勃发展，音乐检索成为一项十分重要的任务。传统的音乐检索方式通常需要输入歌曲名称、歌手名或歌曲的其他信息，但这些信息都需要用户提供。对于一些没有完整信息的歌曲，其搜索成本及难度都较大，甚至可能无法搜索到相关结果。因此，基于哼唱旋律的歌曲检索技术逐渐兴起。 二、研究意义 目前，基于哼唱旋律的歌曲检索技术已经广泛应用于互联网音乐服务中，例如 《Shazam》、《Soundhound》 等应用。这些应用通过分析用户哼唱的旋律，自动推荐相近的歌曲。这种技术在提升用户体验的同时，也为数字音乐产业的发展提供了巨大的助力。 三、研究内容和方法 基于哼唱旋律的歌曲检索的核心在于如何将人们哼唱的旋律转化为可供计算机识别的数字信号。目前，常用的处理方法包括基于语音识别的方法和基于深度学习模型的方法。前者将哼唱的旋律信号和已有的音乐库相比较，找到最相似的音乐作为检索结果；后者通过训练大量音乐数据集，从中学习到音乐的特征，再将哼唱旋律转化为特征向量进行匹配。研究内容包括特征提取、机器学习算法的应用、旋律匹配算法等方面。 四、预期结果 本次研究的预期结果是开发一种基于哼唱旋律的歌曲检索算法，并在真实场景中加以测试。我们将会通过与现有应用的比较来评价我们的算法的可行性和优越性。 五、结论 基于哼唱旋律的歌曲检索是一项十分具有挑战性的研究领域，其中涉及了音频信号处理、机器学习和音乐理论等多方面知识。我们希望通过本次研究，能够提升音乐检索的精度和效率，进一步推动数字音乐的发展。