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基于哼唱的音乐检索技术研究与实现

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毕业论文范文题目：基于哼唱的音乐检索技术研究与实现，论文范文关键词：基于哼唱的音乐检索技术研究与实现
基于哼唱的音乐检索技术研究与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着多媒体技术和网络的迅速发展,数字化的视频、音频信息已取代模拟视频、音频信息遍及INTERNET,如何从海量的数字信息中检索出我们需要的内容,是当前研究的热点问题之一。传统的音乐信息检索方法是基于曲名、作者、演奏者等等这样的属性。但这种方式并不是最理想的检索方式。这些信息本质上讲不是音乐内容本身,而是音乐的附属特征。一般情况下人们通过音乐的旋律特征来记忆音乐,所以很自然的想到利用哼唱歌曲旋律的方（本文此处忽略..）式来进行音乐的查找。基于内容的音乐检索技术是近年来的研究热点之一,它试图通过提取音频流中音高、音长等特征来表达和识别音乐的内容,并按照相似度量的方法检索音乐。其中最主要的两个问题是音乐特征提取和旋律的检索匹配。本文以音乐检索为背景,主要对哼唱容易发生的错误,音高的提取和检索算法进行了研究,在此基础上设计了一种音高提取方法,并从降低哼唱错误和特征提取不精确对检索的影响出发,提出了一种峰值对齐匹配算法（略..）。主要工作如下;(1)研究与检索相关的音乐知识。对声音的四要素,乐曲的定调规则,半音与声音频率的对应关系等进行了深入的研究,在此基础上总结了哼唱的音调与标准音调之间的差异。这些工作确定了提取何种特征,特征的量化,以及如何降低哼唱错误对检索的影响。(2)研究数字信号处理在特征提取中的应用。对时域分析和频域分析作了细致的分析和研究。由于歌曲声中混杂着人声、各种乐器声、掌声以及环境噪声等问题,因此设计了一种复杂声音（此处忽略..）环境下的主旋律音高提取算法。在音长提取方面,本文设计了一种不限定哼唱方式的音符分割方法,该方法也适用于从一般歌曲中提取的音高特征序列。因为两种算法的设计,使得本文所设计的原型系统中音乐库可以使用wav等格式的音乐,而非多数人使用的midi格式。(3)提出了峰值对齐匹配法。此算法与(U,D,R)算法,N-gram算法等字符串模糊匹配算法以及基于HMM的检索算法等统计模型的算法相比较属于轮廓比较算法。该算法可以（略..）较容易的降低哼唱中多种错误对检索过程的影响。算法速度优于以(U,D,R)算法为代表的部分字符串模糊匹配算法,也快于基于HMM模型的统计检索算法。实验结果表明,该算法是有效的,查询者绝大多数情况下能在查询结果的前几位找到查询的目标音乐。通过上述工作,证明了本文中算法的有效性,并建立了原型系统,实现了基于‘哼唱'的音乐检索。在基于内容的音乐检索方面进行了有益的探索和研究。

以上为本篇毕业论文范文基于哼唱的音乐检索技术研究与实现的介绍部分。

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