《AUTOCAD2004机械制图零件图集》叉架零件部分(201-250).doc

第卷情报杂志.
20106 JOURNAlOF Jun2010
基于哼唱的音乐检索系统的研究与探索
鞠源
浜捍笱浜
摘要具体阐述了基于旋律哼唱检索系统结构,对其改进加以探索,并提出构建新型音乐检索系统架构的设想。
关键词音乐检索系统架构情感语义人工智能
中图分类号 A文章编号一—
基于旋律哼唱的音乐检索作为音为抽象高度的概括.。它可以是音乐旋律和叙事的说明,
乐内容检索的一个分支,相对于传统意义上的音乐检索,即也可以是基于情感基调的语义空间。如果用信息资源管理
对乐曲外部特征绺杳莩U叩进行人工注解以供检索的视角把对音乐资源特征的揭示看作广义信息组织,那么语
来说,具有无法比拟的优势。如用户经常记不清一些歌曲的义层次与声学特征层次上对音频特征的描述则类似于知识
歌名和演唱者,但却对歌曲中一些经典的乐句难以忘怀。组织与信息组织之问的关系。
OBHt
。
KTv语凌识别文本、探测结果⋯⋯;;妻嚣嚣耄≥单矍嚣萋毽薹⋯ II
电视台制作节目选取背景音乐的时候能迅速找
感知特征:单调、音高;旋律、节奏⋯⋯
到合适的材料而无须在大量音乐资料中苦苦查学特征级
LPC
找;在知识产权管理中可以审查一首歌曲是否音频结句化表示
有抄袭嫌疑;手机用户可以哼唱点歌,定制铃
声;电信运营商和增值眼务提供商可为其客户物理样本级
采样率、时间刻度、样本、格式、编码⋯⋯
提供更为优质、快捷有效的服务等等。构建完..
抽象层更’’‘
i源组织方式,而且在很多领域有着广泛的应用
1
前景,推动广播电视数字化和电信业务的蓬勃发展。
根据这一理论,我们把早期的基于人工标注歌曲名、作
基于哼唱的音乐检索在理论与实践上的研究日趋成熟,
者等外部特征提供检索人口的音乐检索系统称为第一代音
中科院于年底研制的基于旋律和歌词的歌曲检索系统
乐检索系统,将当前的基于旋律哼唱的音乐检索划分为第二
就实现了口说歌词检索与哼唱歌曲检索两大功能。口说歌
个阶段,未来的发展趋势则是向语义级层次发展,即通过音
词检索模块采用了大规模连续语音识别技术,语音识别引擎乐传达的情感或叙事特征来实现检索。这一过程由于和人
对于说话人口音的不同具有良好的适应性。而哼唱歌曲检的主观感知有密切联系,因此这就要求系统具有一定的学****br/>索模块采用基于旋律的识别技术,由旋律识别引擎分析哼唱性和交互性,引人推理机制等人工智能模块。事实上,音乐
中旋律信息,通过曲调旋律特征在歌曲库中搜索配最相似的的旋律具有丰富的情感内涵,一段能勾起万千情感思绪的乐
QBH句往往让听众刻骨铭心,由此可见,情感特征的作用往往大
标志基于哼唱音乐检索系统在理论与实践上的成熟⋯。于物理特征,而语义情感特征提取研究具有特殊重要性。如
QBH
1
索过渡,是我们寻求改进的立足点。
音乐是音频的一种,根据音频内容特征的逐级抽象层次
车腝系统架构
I
流媒体的形式,声学特征级层次上,音高、音长、音强、音调等 2
特点均可描述音乐内容,也为更高级别的内容揭示提供支 3
持。而位于最高层的语义级,是音频内容音频对象的特征更块,其构建过程如下:
收稿日期:—一
作者简介:鞠源;,男,硕士研究生,研究方向为信息检索。
20106 鞠源:基于哼唱的音乐检索系统的研究与探索· 16l
时一般对音高的把握比音长的
把握得准些,通过识别哼唱而得
到的旋律轮廓中音高的权重应
该大于音长,如果要通过一段
文件来检索,那么音长就
应该和音高同样重要了】。
哼唱片段处理哼唱
音乐处理主要采用声学及计算
a
音乐信号的预处理,减少量化噪
b
音提取,音乐信号中基音的提取
即是音高的提取,通常采用的方
2OBH
c
组建乐曲数据库记录声音的文件多种多样,主要
主要有:使用能量检测发现去除无声段,使用过零率检测去
wav
除噪声段的基音曲线⋯。
件,另一种是文件,它是一组音乐指令序列,描述以何
哼唱片段的特征提取无论是数据库中音乐
种乐器,如何演奏等信息并不包含真实声音数据。乐曲数据
的特征提取还是哼唱音乐片段的特征提取都属于音乐信息
库组建过程实际上是信息资源的选择和采集过程。首先需
的揭示标引环节,最终都要生成一组描述旋律特征的字符序
wav
列。
文件特征提取过程较复杂,但是格式作为一种真实的声
音乐的分割音乐的分割应以音符切分,而不能以
音文件格式包含更多的信息,甐音乐特征的提取可与用户
帧为单位。音符切分就像中文标引中的分词技术一样,在检
L3J
索匹配的作用尤为重要,也是一个难点问题。在早期的系统
格