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海量音乐的哼唱检索研究

曹亮  
【摘要】:音频检索是基于内容的检索领域中发展起来的研究新热点。作为音乐检索的一个分支,哼唱检索为用户提供了一种全新的检索方式。但是,由于哼唱音频可能含有背景噪声,以及哼唱音频在音高、节奏上与目标歌曲音频有很大差距。所以,设计合理的海量音乐的哼唱检索系统,是一个很有价值的研究课题。 本文的主要工作包括: 1.提出了一种新的基于深度学习的哼唱检索系统。 哼唱检索有两个关键问题:其一是旋律特征不稳定。本文中使用深度置信网络对旋律特征进行处理,来解决这一问题。其二是旋律特征的模糊匹配。本文中通过对旋律特征聚类,从而实现近邻检索。 具体来讲,在建立歌曲数据库阶段,系统先对歌曲提取旋律特征,再对其进行聚类;之后,用聚类结果作为标签,训练深度置信网络模型;然后,使用深度置信网络进行特征变换并建立索引。在在线检索阶段,系统提取哼唱音频的旋律特征,根据索引找到对应聚类,将该聚类的歌曲库旋律就作为候选集,最后对候选排序并返回结果。 实验证明,相比传统的基于局部敏感哈希的检索系统,本文的哼唱检索系统缓解了特征不稳定的问题,提高了检索精度。 2.设计了一种海量音乐下的哼唱检索系统 针对海量哼唱检索歌曲库,本文采用分布式建立索引和并行检索解决索引庞大和并发查询的问题。 具体来讲,本文提出了对海量音乐哼唱检索系统的设计方法,并进行了分析。为了存放大规模的索引,系统采用分布式建立索引的方法。为了处理并发查询请求,系统采用并行检索的策略。 实验证明,本文设计的海量音乐检索系统在保持检索精度稳定的情况下,提高了检索速度,分布式索引易于进行歌曲数据库的扩展。


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