基于内容的音乐信息检索技术研究

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1、西安电子科技大学博士学位论文基于内容的音乐信息检索技术研究姓名：马志欣申请学位级别：博士专业：计算机应用技术指导教师：周利华20060301基于内容的音乐信息检索技术研究出了全面、有效、灵活、直观易用和统一访问的设计原则，实现了对于使用等价于音符描述方式的支持和音频波形数据的支持，合理地定义了各种用户查询输入方式的表达，实现了完备的表达效果。不同的输入方式均为用户提供方便易用的图形化操作界面。并提供用户对查询输入进行调整和反馈的机翩，提高了查询构造的有效性。协同的多模态和多媒体的用户接口组建成集成的功能系统，依靠

2、统一访问和近于同构的方式实现系统的开放和有原则的集成，允许多模态和多媒体的多个颗粒度级别上的集成，通过多级分析和对话实现了对于不同模态或不同媒体的输入数据空间的所有数据元素进行统一的访问。4．提出了一种新颖有效的音乐哼唱查询信息处理技术。这种哼唱信息处理方法结合了哼唱语音信号增强技术以及时域与频域处理技术相结合的哼唱转谱方法。包括分级音符分割方法，基于规则的基音检测、音高跟踪方法，并提出一种合理的旋律特征表达的中间格式用于哼唱查询构造。实验结果证明了这种哼唱信息处理方法的有效性。通过这种方法有效地降低了哼唱转谱过

3、程中引入的误差，提高了旋律查询构造的准确性，进而可以有效地增强整个音乐检索系统的检索效果。5．针对音乐哼唱查询的非精确性及哼唱方式的特点，提出一种新的模糊旋律匹配方法。将模糊集合及其方法引入到旋律特征近似匹配的过程中，对用户查询与数据库目标数据之间构造模糊隶属函数，根据隶属度来判断音高特征的相似度，同时对音长比信息进行相似度计算，两者加权得分作为动态规划匹配过程中的转换代价，最终得到两个匹配序列的编辑距离作为相关性判定标准，得到查询结果。实验结果显示模糊方法的引入提高了检索命中率，同时考虑音长特征的策略也提高了检

4、索准确度。6．讨论了将隐马尔可夫模型应用予音乐自动分类技术，由于隐马尔可夫模型能够很好地刻画音乐信息的时间统计特性，因此，尝试在对音乐素材的处理过程中使用隐马尔科夫模型用于音乐分类技术，对音乐进行自动分类操作，从而可以实现音乐类别信息的自动提取以及通过分类提高后续的音乐检索的效率。7．讨论了对音乐信息检索系统的科学评估问题。关键词：基于内容的音乐信息检索，旋律表达，MPEG．7声音标准，音乐检索用户接口，哼唱检索技术，旋律近似匹配，音乐信息检索的科学评估西安电子科技大学博士学位论文AbstI'actAbstrac

5、tThespeedypopularizationofmultimediatechnologyandInterneemadetherifenessofapplicationsofmultimediainformation,especiallythedi百talmusic．Therecentcontroversiessurroundingthespread，sharingofdi百talmusicthroughtheinterneeandthecorrespondingproblemsofintelligentpro

6、pertyhavebroughtustobelievethatalongwitlltheirresistibletrendoftechnology,peoplewillultimatelybreakthetraditionalmodelsofthemusicindustryandevenpeople’smusicappreciationhabits．TheemergenceofdistalmusicontheInterneerequiresnewinformationretrievalmethodsadapted

7、tospecificcharacteristicsandneeds．Thisdissertationwillexploreboththeoreticalandpracticalissuesinvolvedinthecontentbasedmusicinformationretrievaltechniques嬲wellastoexplorethemelodyperceptionissues．Thecontentofmusicmeansmelodyfeatures，theinbeingofmusic．Allthewo

8、rkshasbeendonearoundthemelodyfeaturesofmusicandpresentedwithinanintegratedmusicinformationretrievalsystemarchitecturedevelopedbytheauthor．Theexploratoryresearchworkfocusedonthequery-by-hu