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《内蒙古大学》 2012年
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哼唱检索系统在音乐播放器中的研究与实现

周旭  
【摘要】:目前伴随着多媒体技术的飞速发展,再加上网络的快速普及,大数据量的音乐搜索、定位成为了人们迫切需要解决的难题。哼唱检索正是研究从大量音乐数据中准确便捷定位所搜索的音乐,渐渐的成为一个热门的研究课题。目前我们常用的是基于文本的音乐检索,这种检索只能通过输入歌曲名或演唱者名等信息进行检索。随着音乐数据量的增加和人们追求便捷生活观念的加强,基文本的音乐检索方式很有局限性,假如不知道歌曲名或者演唱者名就无从查起了。但是基于内容的音乐检索就能解决这个问题,它可以使用户通过哼唱歌曲片段的形式来检索所需歌曲,不需要歌曲名或演唱者名等文本信息,需要用户做的仅仅是把他能记住的歌曲的部分片断哼唱出来就可以了。这种新型的音乐检索方式,对于音乐检索有着革命性的现实意义,它代表了音乐所独有的基本的特征,也受到了人工智能研究者和广大音乐爱好者的强烈关注。 本文首先将MIDI格式音乐转化为WAV格式音乐。分析WAV格式的音频,并提取音频中的旋律等信息。利用基频提取算法和端点检测方法对哼唱查询片段和标准数据库中的音乐进行旋律提取和截取,并对得到的音频的旋律用N-Gram字符串匹配算法进行近似匹配,得到近似匹配的相似度,按照相似度由高到低返回近似匹配结果,然后再用相似度大小采用DTW进行细匹配。本文按照哼唱检索的处理的基本思路,首先研究与分析了哼唱检索的相关理论知识和相关音乐音频处理技术,在哼唱音乐和标准音乐旋律特征的提取上,根据它们各自的特点,采用了不同的端点检测的方法截取音乐段落,并且综合使用了音高特征和节奏特征的音乐旋律特征提取方法。该方法能够较准确和快速地返回给哼唱用户检索信息。最后,在对目前的音乐检索匹配算法研究与比较下,采用了一种改进的分层式并加入端点检测的音乐检索匹配算法-基于N-Gram字符串匹配和句子长度的DTW音乐检索匹配算法。
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