【摘要】：隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，以音頻、視頻和圖像信息為主體的多媒體信息逐步取代了文本信息�；谖谋緲�(biāo)記的傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)對(duì)多媒體信息的檢索，如何有效、快速地檢索多媒體信息，成為搜索引擎發(fā)展中迫切需要解決的問(wèn)題。基于內(nèi)容的音樂(lè)信息檢索（Content Based Music Information Retrieval,CBMIR）是根據(jù)音樂(lè)的內(nèi)在屬性，，提取出音樂(lè)的特征向量（含節(jié)奏、旋律和音強(qiáng)等），構(gòu)建音樂(lè)特征數(shù)據(jù)庫(kù)；以樂(lè)譜、自然哼唱等形式提交檢索項(xiàng)，將提取的特征向量與音樂(lè)特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較計(jì)算相似度，實(shí)現(xiàn)檢索匹配。哼唱檢索（QueryBy Humming, QBH）作為一種最直接、最自然的輸入方式，自然成為基于內(nèi)容檢索技術(shù)的研究重點(diǎn)，并具有廣泛的應(yīng)用前景。 哼唱信號(hào)處理、音樂(lè)特征數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建和檢索匹配算法是研究的重點(diǎn)。研究哼唱檢索信號(hào)處理流程，介紹了信號(hào)預(yù)處理、參數(shù)提取及基于能量和音高變化的音符分割算法，針對(duì)哼唱信號(hào)，重點(diǎn)分析信號(hào)特征，并依此提出了改進(jìn)的音符分割算法；分析MIDI音樂(lè)文件結(jié)構(gòu)和MIDI旋律信息提取算法，構(gòu)建了音高差，音長(zhǎng)差，音符時(shí)長(zhǎng)，音符間隔的旋律表示方式，能夠有效克服音符連音和音符間隔的問(wèn)題；介紹4種常用的檢索匹配算法，并針對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法，重點(diǎn)從哼唱時(shí)出現(xiàn)的音符連音哼唱及音符間隔等兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)音符連音時(shí)的特點(diǎn)及音符間隔對(duì)檢索匹配位置的作用，改進(jìn)了動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法。 在哼唱檢索平臺(tái)上測(cè)試了改進(jìn)的音符分割算法和動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法的有效性。
[Abstract]:With the development of multimedia technology, multimedia information with audio, video and image information as the main body has gradually replaced text information. The traditional information retrieval technology based on text marking is difficult to realize the retrieval of multimedia information. How to retrieve multimedia information effectively and quickly has become an urgent problem in the development of search engine. Content based Music Information Retrieval (CBMIR) is to extract the music feature vectors (including rhythm, melody and strong tone etc.) according to the intrinsic attributes of music, to construct the music feature database, and to submit the retrieval items in the form of music score and natural humming. The extracted feature vector is compared with the music feature database and the similarity is calculated to achieve retrieval matching. As one of the most direct and natural input methods, QueryBy humming (QBH) has naturally become the focus of research on content-based retrieval technology and has wide application prospects. Hem signal processing, music feature database construction and retrieval matching algorithm are the focus of research. This paper studies the processing flow of humming retrieval signal, introduces signal preprocessing, parameter extraction and note segmentation algorithm based on energy and pitch changes, analyzes the characteristics of Hem signal, and puts forward an improved note segmentation algorithm. Based on the analysis of midi music file structure and midi melody information extraction algorithm, a melody representation method of pitch difference, note length difference and note interval is constructed, which can effectively overcome the problems of note concatenation and note spacing. This paper introduces four common retrieval and matching algorithms, and focuses on improving the dynamic time warping algorithm from two aspects: note concatenation and note spacing. According to the characteristics of note concatenation and the effect of note interval on searching matching position, the dynamic time warping algorithm is improved. The improved note segmentation algorithm and the dynamic time warping algorithm are tested on the humming retrieval platform. The experimental results show the effectiveness of the improved algorithm.
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2128446