基于旋律哼唱的音乐检索的综述报告.docx

该【基于旋律哼唱的音乐检索的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于旋律哼唱的音乐检索的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于旋律哼唱的音乐检索的综述报告音乐检索是一项具有实际应用价值的计算机科学领域。它的主要目的是通过查询来查找相似的或匹配的音乐,并且随着数字音乐内容的爆炸式增长,使用音乐检索技术来管理和推荐音乐越来越重要。其中,基于旋律哼唱的音乐检索是一种非常有趣和实用的音乐检索方式。旋律哼唱,是将歌曲的旋律以非语言的方式表达出来。它的优点是操作简单,便于应用,并且不需要麦克风或录制设备。因此,基于旋律哼唱的音乐检索成为了普通用户进行音乐检索的一种有效方式。旋律哼唱的音乐检索主要分为两种类型:基于旋律相似度的检索和基于歌曲检索的检索。前者是根据旋律相似度来查找相似的歌曲,而后者是根据哼唱的歌曲来查找匹配的歌曲。在基于旋律相似度的检索中,最常用的方法是基于音高、节奏和时长的特征提取。具体地说,可以使用快速傅里叶变换(FFT)来提取音高和节奏信息,或使用曲线匹配算法或动态时间规整(DTW)算法来计算旋律相似度。此外,还可以使用机器学****的方法来进行训练和分类,如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等。在基于歌曲检索的检索中,通常使用歌曲识别技术将哼唱转化为歌曲,并使用音频指纹或基于关键点的方法来匹配歌曲。这种方法的优点是进行音乐检索时不需要过多的音乐知识,用户可以直接哼唱,并以此来查找匹配的歌曲。近年来,随着深度学****的兴起,音乐检索进入了一个新的时代。基于深度学****的方法可以克服传统方法的一些缺陷,如精度和鲁棒性等问题。例如,N)来提取音频特征,使用循环神经网络(RNN)来对音频进行序列建模等。总之,基于旋律哼唱的音乐检索是一项非常实用的技术,可以帮助人们在海量音乐中查找他们所需要的音乐,并且在未来的发展中,随着技术的不断进步,音乐检索技术将会越来越受欢迎,并将成为音乐领域一个非常重要的分支。