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基于哼唱的音乐检索技术研究与实现

作　者: 鲁佳
导　师: 张明
学　校: 上海海事大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 基于内容的音乐检索哼唱检索特征提取基频音频分割
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 234次
引　用: 2次
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内容摘要

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。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。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-13
  1.1 研究问题的提出  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 本文研究的主要问题及安排  11-13
第二章基于内容的音乐检索系统  13-19
  2.1 音乐检索概述  13-15
  2.2 音乐特征处理过程  15-17
    2.2.1 音乐类音频文件的特征分析  15-16
    2.2.2 特征处理  16-17
  2.3 基于哼唱的音频检索系统结构  17-18
  2.4 本章小结  18-19
第三章音乐检索中的相关音乐知识  19-24
  3.1 音乐概述  19
  3.2 声音的四个要素与音乐  19-23
    3.2.1 音强  19-20
    3.2.2 音高  20-22
    3.2.3 音色  22
    3.2.4 波形包络  22-23
  3.3 本章小结  23-24
第四章信号处理与特征提取  24-41
  4.1 声音信号处理  24-32
    4.1.1 时域分析法  24-28
    4.1.2 语音的频域分析法  28-32
  4.2 旋律特征提取的实现  32-40
    4.2.1 音高提取  32-39
    4.2.2 音长提取  39-40
  4.3 本章小结  40-41
第五章匹配算法  41-65
  5.1 音频检索技术的研究  41-52
    5.1.1 经典(U，D，R)算法的介绍与分析  41-44
    5.1.2 轮廓匹配算法的介绍与分析  44-46
    5.1.3 统计模型算法——基于HMM的算法的介绍与分析  46-52
  5.2 峰值对齐匹配算法的设计与实现  52-58
  5.3 峰值对齐匹配算法与前述匹配算法的比较  58-62
  5.4 峰值对齐匹配算法的实验与分析  62-64
  5.5 本章小结  64-65
第六章总结与展望  65-67
  6.1 完成的主要工作  65
  6.2 进一步研究工作  65-67
参考文献  67-71
致谢  71

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