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文檔簡(jiǎn)介
1、在科技及網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,多媒體技術(shù)及設(shè)備數(shù)量飛速增長(zhǎng)的環(huán)境下,音頻數(shù)據(jù)作為多媒體數(shù)據(jù)的重要組成部分,其信息量也在不斷的增長(zhǎng)。在海量音樂(lè)數(shù)據(jù)庫(kù),傳統(tǒng)的音頻檢索方式給用戶的使用帶來(lái)種種的限制,用戶已經(jīng)不滿足于這種基于文本的音頻檢索,這對(duì)音樂(lè)檢索提出了更新、更高的要求。自然、方便、有效的哼唱音樂(lè)檢索是一種基于內(nèi)容的音樂(lè)檢索方式,有著廣泛的應(yīng)用前景和重要的研究?jī)r(jià)值。該方式允許用戶以哼唱的形式來(lái)檢索所需的歌曲,用戶無(wú)需記住歌曲的名字、演唱者或者歌
2、詞,只要哼出歌曲的旋律就能找到想要的歌曲。
本文對(duì)MIDI音樂(lè)數(shù)據(jù)庫(kù)的哼唱音樂(lè)檢索系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,主要有三個(gè)方面:MIDI音樂(lè)數(shù)據(jù)庫(kù)的旋律特征提取、哼唱特征提取和音樂(lè)旋律匹配算法。針對(duì)這三方面,本文做了以下工作:
1.選擇MIDI格式作為音樂(lè)文件格式,分析了解MIDI文件的結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)從MIDI音樂(lè)庫(kù)中提取音樂(lè)的旋律信息。
2.詳細(xì)分析幾種基音提取算法。為了保證系統(tǒng)的時(shí)間復(fù)雜度較低和算法精度較高,本
3、文對(duì)哼唱語(yǔ)音信號(hào)用兩層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切分音符及清濁音區(qū)分,闡述平均幅度差函數(shù)法和自相關(guān)函數(shù)法的優(yōu)缺點(diǎn)并進(jìn)一步改進(jìn),得到更精確的基音周期,從而提取音高和音長(zhǎng),生成哼唱的旋律特征,為后續(xù)的匹配算法做好準(zhǔn)備工作。
3.分析幾種傳統(tǒng)的旋律匹配算法的優(yōu)缺點(diǎn)。結(jié)合本系統(tǒng)對(duì)準(zhǔn)確度及速度的要求,本文建立基于音高差隱馬爾科夫模型加權(quán)音長(zhǎng)比來(lái)匹配,最終得到最佳匹配音樂(lè)。
最后本文針對(duì)基于哼唱的MIDI音樂(lè)檢索系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,對(duì)其進(jìn)行
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