《清华大学》2009年硕士论文

发布时间：2016-09-15 22:00

  本文关键词：基于混淆网络和辅助信息的语音识别技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

《清华大学》 2009年

基于哼唱的音乐检索系统

李聪  

【摘要】：随着大容量数字存储和数字音乐技术的迅速发展,如何进行基于内容的音乐检索成为迫切需要解决的问题。基于哼唱的音乐检索是基于内容的音乐检索方法之一。和传统的检索方式不同,基于哼唱的音乐检索系统不需要耗费大量的人力物力对歌曲信息进行描述和分类,它允许用户以一种直观、方便、快捷的方法检索到所需的音乐数据信息。 本文系统研究了一个基于哼唱的音乐检索系统,允许用户通过多种形式的哼唱作为检索输入,对MIDI格式的歌曲库进行检索,之后以前N列表的形式将用户所需的歌曲返回给用户。本文主要贡献包括两方面的工作:1)提出一种音符序列的旋律直方图特征,将不定长的音符序列以定长的12维旋律直方图特征来表达,从而进一步将高维数据索引的BVI(Bit Vector Indexing)算法引入到哼唱检索系统中,利用旋律直方图特征建立BVI索引,有效快速的过滤歌曲片段候选集。2)重点研究了旋律匹配的RA(Recursive Alignment)算法,并对其提出了三个方面的改进:改变距离度量,增加音符序列和基音轮廓不匹配端点惩罚项和音符序列偏移匹配,从而有效提高了检索准确度。 本文实现的哼唱检索系统在MIREX2008的哼唱检索评测任务所采用的哼唱检索数据库上进行实验,得到了93.7%的排序倒数平均值。通过BVI索引和改进的RA匹配算法的详细分析和对比实验,证明本文的两方面主要工作在过滤歌曲片段候选集和提高哼唱检索系统整体检索准确度方面起到的重要作用。

【关键词】：
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP391.3
【目录】：

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本文编号：116057