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基于内容的哼唱式音乐检索的研究的开题报告

一、选题背景及研究的意义

现如今，随着智能手机应用的不断发展和普及，音乐搜索应用也成为了人们日常生活中不可或缺的部分。人们通常倾向于使用文本或者语音来搜索音乐，但是这些方式有很大的限制和不足，如输入文本的时候需要准确的歌名或者歌词，语音合成的准确性也难以保证。因此，一个基于内容的哼唱式音乐检索系统具有较高的实用性和价值。

基于内容的哼唱式音乐检索是指基于旋律片段、即用户哼唱的旋律来搜索音乐。用户通过哼唱旋律，系统自动识别并搜索歌曲数据库，返回与哼唱相匹配最佳的歌曲结果。

传统音乐检索在处理一个未知的音频片段时，通常需要使用麻烦而复杂的特征抽取和多层次分类算法才能实现准确匹配。而基于内容的哼唱式音乐检索可以完美地解决这个问题。通过使用专门训练的神经网络算法，告别传统基于声音特征的调制频率算法，实现更简单、可行性更高、准确性更高的音乐识别模型的设计。

基于内容的哼唱式音乐检索在许多方面都有着广泛的应用，如智能家居、可穿戴设备或其他智能手机应用等。因此，本课题的研究将会对未来音乐技术发展产生积极的推动作用。

二、研究目的及研究内容

本研究通过探究相应的算法模型，开发一个基于内容的哼唱式音乐检索系统，为已经开发而没有完善的哼唱系统提供一个更简单、可行性更高、准确性更高的替代模型。研究的具体内容和步骤包括：

1.系统的设计和开发。系统的设计包括需求分析、系统可行性分析、系统架构设计等，系统开发包括数据预处理、数据建模、算法编写等。

2.数据库构建。为了实现哼唱式音乐检索，需要先建立一个较大的音乐数据库，包括各种类型的音乐及其对应的旋律数据。

3.声音特征提取及分析。使用音频处理技术，提取音频特征和分析音频特征之间的关系。

4.基于深度学习的分类器设计。设计和实现一个将特征映射到对应音乐的分类器模型，并评估性能。

5.实验和模型评估。实现模型并进行模型评估，最后确定公式并计算成功率。

三、研究方法

本研究采用深度学习方法完成基于内容的哼唱式音乐检索，流程如下：

1.数据预处理：使用音频剪切、音量均衡、转换成标准格式等技术，将音频转成可用的数据集。

2.特征提取：提取声音的频率、振幅、谐波、特征等等，以及哼唱音频中所含的旋律数据。

3.深度学习算法：使用自然语言处理和计算机视觉中深度学习和卷积神经网络等技术，构建分类器，并对该分类器进行训练和优化。

4.模型评估：在测试集上测试分类器的分类准确度和推荐效果。

5.模型应用：基于设计的模型开发基于内容的哼唱式音乐检索系统，并进行测试和优化。

四、预期成果及意义

通过本研究，预期可以获得以下成果：

1.建立基于内容的哼唱式音乐检索系统，实现较高的准确度和效果。

2.探究基于深度学习算法的分类器设计，完成对音频频域的特征提取和分类，使得识别音频的性能有了很大的提升。

3.可推广运用于多个领域，如互联网、智能家居、数字娱乐等等。

本研究在音乐领域中，对于基于内容的哼唱式音乐搜索算法的提升和发展具有重要的作用。同时，研究的成果在其他许多方面的科技发展中具有广泛的应用前景和推广价值。