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音乐哼唱检索关键技术研究的中期报告.docx

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音乐哼唱检索关键技术研究的中期报告

本次音乐哼唱检索关键技术研究的中期报告分为四个部分:任务背景与研究意义、国内外研究现状、研究方案与进展情况以及未来工作计划。

一、任务背景与研究意义

随着音乐产业的不断发展,音乐欣赏已经成为人们日常生活的重要组成部分。然而,想要找到自己喜欢的音乐,或者想要学习演唱一首歌曲,需要耗费大量的时间和精力去搜索和筛选。而对于一些情况下无法获取准确歌曲信息的场景,例如在嘈杂的公共场所下想要搜索歌曲,或者听到了一首自己很喜欢但是不知名的歌曲,这时候音乐哼唱检索技术就能派上用场了。

音乐哼唱检索技术可以通过分析用户哼唱的旋律或者笛声,来自动搜索和匹配对应的歌曲信息。这项技术可以帮助用户轻松找到自己喜欢的歌曲,降低了音乐搜索和筛选的门槛。

二、国内外研究现状

目前,国内外已有许多关于音乐哼唱检索技术的研究。现有的研究主要集中在对哼唱音频的特征提取、相似度度量和匹配算法的研究上。

其中,哼唱音频的特征提取是音乐哼唱检索技术的关键环节,主要包括基音提取、音高轮廓提取和节奏特征提取等。目前主要采用的特征提取方法有时域方法、频域方法和小波变换方法等。

相似度度量是衡量两个音频信号相似程度的重要指标。目前主要采用的相似度度量方法有基于欧氏距离、基于相关系数和基于余弦相似度等。

匹配算法主要是为了对哼唱音频和歌曲库中的音频进行匹配。现有的匹配算法主要有暴力匹配算法、基于动态时间规整(DTW)的匹配算法和基于隐马尔可夫模型(HMM)的匹配算法等。

三、研究方案与进展情况

本次研究的主要任务是基于哼唱或者笛声音频,实现针对歌曲库的快速检索和歌曲推荐。研究方案主要分为以下几个步骤:

1.哼唱音频的特征提取:通过时间域方法和频域方法,提取哼唱音频的基音频率、音高轮廓和节奏等特征。

2.相似度度量:选择合适的相似度度量方法来比较哼唱音频和歌曲库中的音频,并计算其相似程度。

3.匹配算法:选择合适的匹配算法,对相似度进行匹配,找到与哼唱音频最为匹配的歌曲。

4.歌曲推荐:通过匹配结果,推荐与哼唱音频相似度最高的几首歌曲。

目前,我们已完成对哼唱音频的特征提取和相似度度量部分,并通过实验验证了其有效性。在匹配算法和歌曲推荐方面,我们还需要进一步的研究和实验验证。

四、未来工作计划

在接下来的研究中,我们将完成匹配算法和歌曲推荐的研究,并在实验中验证其有效性。同时,我们还将考虑如何对算法进行优化,提高性能和响应速度。最终,我们希望能够开发出一款高效、准确的音乐哼唱检索系统,为用户提供更加便捷的音乐搜索和欣赏体验。

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