基于内容哼唱检索

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1、硕士论文基于内容的哼唱检索摘要㈣1洲㈣㈣㈣4㈣Y2061924哼唱检索作为基于内容音频检索的一个分支，是综合声学、音乐学、心理学、信息处理、模式识别等学科的交叉研究方向，得到许多专家和企业的关注，很多学者都围绕哼唱检索技术展开研究，目的是能够开发出推向实际应用的产品，现阶段虽然有部分哼唱检索产品推出，但是由于检索精度、速度及系统鲁棒性仍不是很理想，哼唱检索没有得到广泛使用，因此进一步提升系统性能显得十分重要，对于哼唱检索能否被广泛使用具有重要意义。基音周期检测、特征序列参数构建、匹配算法是哼唱检索的关键技术，本课题围绕这些关键技术展开研究，并对一些算法的缺陷提出改进的方法，进

2、行原型系统实验，验证改进的效果。本文主要研究工作如下：(1)针对特征提取中的重要环节基音周期检测，结合短时自相关与平均幅度差两种方法的优点，着重改善两种方法的缺陷，使用两种方法结合进行基音周期提取，以此提高基音周期检测的精度与速度，为后续处理的准确性奠定基础。(2)在MIDI特征库构建过程中，研究基于规则与统计相结合的方法进行主旋律抽取，有效提取多音轨MIDI格式的主旋律特征，改进单一提取主旋律的弊端，抽取主旋律后从文件中读取[音高，音长】特征向量，在检索前完成音乐特征库的构建，以提高检索效率。(3)HMM匹配算法，深入研究HMM模型三个基本问题的解决算法，并在此基础上使用一

3、种连续隐马尔可夫模型，采用从左到右、没有跳转的连续隐马尔可夫模型来描述一段旋律，使每一个状态对应一个音符，训练上采取乐谱训练与语音资料训练两种方法，并用原型系统分析两种训练方法的检索精度与检索时间。(4)常规的DTⅣ匹配算法，由于未对跳唱时或突然停顿处理，所以容错性上仍有一定不足，针对此点，利用音频信号的音高的可平移性，采用一种音高平移处理方法，首先将音高向量和参考音高向量平移到相同的平均值，然后使用类似二位元搜索将整个音高向量平移到合适的位置，这种方法旨在提高系统的鲁棒性。关键词：哼唱检索基音周期提取特征提取连续隐马尔可夫模型音高平移Abs仃act硕士论文AbstractH

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