基于音樂分類的哼唱檢索研究.pdf

1、哼唱檢索是從音樂本質(zhì)特征出發(fā)的一種基于內(nèi)容的音樂檢索方式。用戶可以不用記住音樂名、音樂的演唱者、作曲家以及詞曲家等一系列繁雜的信息，只需要能夠哼唱出某個音樂片段的旋律即可。
　　本文提出了一種新的哼唱檢索方法，即基于音樂分類的哼唱檢索。該方法的主要思想是：系統(tǒng)預(yù)先將音樂庫中的音樂分成固定的幾類，并對每類音樂集訓(xùn)練和建立其各自的隱馬爾可夫模型。接著，在檢索時，根據(jù)哼唱信號的物理特征，基于已經(jīng)訓(xùn)練好的HMM，對其進行分類。最后，提取已

2、經(jīng)分類好的哼唱信號的旋律特征，與其對應(yīng)類別的音樂特征庫中的旋律特征序列進行旋律匹配。將相似度比較高的幾個作為結(jié)果返回。
　　基于本文提出的音樂分類哼唱檢索研究的需要，本文主要做了以下四個工作：
　　1）對哼唱信號的預(yù)處理工作進行了研究。確定了要對哼唱信號進行預(yù)濾波、采樣量化、預(yù)加重以及加窗分幀四個工作。
　　2）對音樂信號特征提取與選擇進行了研究。研究了音樂的物理特征和感知特征，以及它們的提取方法，以及確定了音樂信號的

3、分類特征和旋律特征。本文將信號的短時平均能量、短時過零率、Mel倒譜系數(shù)等物理特征作為分類特征，信號的音高和音值兩個感知特征作為旋律特征。
　　3）對基于隱馬爾可夫模型的音樂分類進行了研究。使用了隱馬爾可夫模型作為音樂分類的模型，對哼唱信號進行了分類。
　　4）對基于隱馬爾可夫模型和動態(tài)時間規(guī)整的旋律匹配算法進行了研究。分析了兩種算法的基本原理，確定了系統(tǒng)所使用的旋律匹配算法。
　　為了證明本文提出方法的有效性，主要進