隨著最近幾年聽歌識曲的火熱發(fā)展,網(wǎng)易和QQ音樂都陸續(xù)開始內(nèi)嵌聽歌識曲功能,廣大用戶可以方便快捷搜索到自己喜歡的音樂。本論文主要探討了音樂檢索的研究現(xiàn)狀,音樂檢索方法,并對其中一種基于哼唱的方法進(jìn)行展開說明,最后通過一個基于Python的聽歌識曲實驗,對音樂檢索技術(shù)有了更加直觀的理解。大眾娛樂和未來計算機(jī)行業(yè)的發(fā)展,將會進(jìn)一步大大促進(jìn)音樂檢索技術(shù)的發(fā)展。 

【文章來源】：電子制作. 2019,(14)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

基于哼唱檢索的音樂檢索流程圖

ǖ模?桓鮒肝樸腥?糠腫槌桑毫礁?landmark的頻率和時間差；最后一部就是檢索歌曲，通過檢索指紋庫，從而返回要檢索的歌曲。圖1基于哼唱檢索的音樂檢索流程圖基于指紋的音樂檢索是一種新型的音樂檢索方式，它是讓用戶錄制一段正在播放的音樂，然后上傳到服務(wù)器上進(jìn)行匹配，最后就會返回檢索到的歌曲，由于錄制的是原始播放的音樂，因此基于指紋的音樂檢索是一種精準(zhǔn)匹配，而不是模糊匹配，這一點跟基于哼唱的音樂檢索方式有很大的不同�；谥讣y的音樂檢索核心是從原始的波形音樂中提取指紋，然后利用指紋進(jìn)行匹配。圖2基于指紋的音樂檢索流程圖4利用Python進(jìn)行聽歌識曲實驗■41聽歌識曲實驗流程如圖3所示，該圖為聽歌識曲的實驗流程圖，首先利用librosa庫提取音樂搜索庫歌曲的節(jié)奏點，并創(chuàng)建音樂節(jié)奏搜索庫；然后將每首歌的名字和歌曲特征存放在一個字典中，以供測試識別時可以進(jìn)行快速查找，此處需要說明的一點是，我們保存的特征是連續(xù)兩個節(jié)奏點的時間坐標(biāo)的插值；最后，我們打開一首待識別歌曲，通過電腦的麥克風(fēng)對待識別歌曲進(jìn)行錄音，同樣提取它的節(jié)奏間隔特征，并與音樂節(jié)奏搜索庫中的所有歌曲進(jìn)行序列匹配，利用動態(tài)時間規(guī)整(DTW)算法，[6]返回用來表征兩個時間序列的距離，距離越小則歌曲相似度越高，從而打印輸出與待識別歌曲最相似的歌曲[7]�！�42實驗結(jié)果分析如圖4所示，我用劉德華的笨小孩進(jìn)行測試得到的實驗結(jié)果，實驗發(fā)現(xiàn)程序可以很輕松就識別出來了笨小孩這首歌曲，輸出的有待識別歌曲與音樂庫中所有歌曲之間的時間序列距離，并將距離最小的歌曲作為匹配的最相似歌曲，實驗中笨小孩的時間序列距離是01603012，更好也是相對其他歌曲的時間序列距離最校通過實驗測試，發(fā)現(xiàn)實驗有一個不足之處是，如果

飧棖?慕謐嗟悖?⒋唇ㄒ衾紙?奏搜索庫；然后將每首歌的名字和歌曲特征存放在一個字典中，以供測試識別時可以進(jìn)行快速查找，此處需要說明的一點是，我們保存的特征是連續(xù)兩個節(jié)奏點的時間坐標(biāo)的插值；最后，我們打開一首待識別歌曲，通過電腦的麥克風(fēng)對待識別歌曲進(jìn)行錄音，同樣提取它的節(jié)奏間隔特征，并與音樂節(jié)奏搜索庫中的所有歌曲進(jìn)行序列匹配，利用動態(tài)時間規(guī)整(DTW)算法，[6]返回用來表征兩個時間序列的距離，距離越小則歌曲相似度越高，從而打印輸出與待識別歌曲最相似的歌曲[7]�！�42實驗結(jié)果分析如圖4所示，我用劉德華的笨小孩進(jìn)行測試得到的實驗結(jié)果，實驗發(fā)現(xiàn)程序可以很輕松就識別出來了笨小孩這首歌曲，輸出的有待識別歌曲與音樂庫中所有歌曲之間的時間序列距離，并將距離最小的歌曲作為匹配的最相似歌曲，實驗中笨小孩的時間序列距離是01603012，更好也是相對其他歌曲的時間序列距離最校通過實驗測試，發(fā)現(xiàn)實驗有一個不足之處是，如果待識別歌曲不在音樂搜索庫當(dāng)中，此時仍然會將兩個時間序列距離最小的歌曲作為識別到的歌曲，因此這就對音樂檢索庫的歌曲量有一個更高的要求，這也是本實驗需要改進(jìn)的一個地方，隨著檢索庫中歌曲量的增多，聽歌識曲的精準(zhǔn)度會進(jìn)一步得到提升[8]。圖4聽歌識曲實驗測試結(jié)果圖5結(jié)語本文開頭簡要講述了音樂檢索的發(fā)展歷程，接著對它的與目的進(jìn)行回答分為兩大種類檢索音頻和檢索樂譜通過字符串樂紋來編輯距離計算。音樂檢索意義結(jié)合大眾的娛樂和未來計算機(jī)行業(yè)的發(fā)展。研究方法上主要針對哼唱檢索進(jìn)行大規(guī)模講述，以實驗為基矗但本文仍有不足在介紹方法是不能把音樂檢索的功能檢索和算法的具體實施操作講的那么清楚，對于實驗的次數(shù)較少，不能得到最精確的結(jié)果，對于未來的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]聽歌識曲,QQ音樂也行[J]. 態(tài)度哥.  少年電腦世界. 2014(06)
[2]音樂檢索新方法的研究與實現(xiàn)[J]. 李鵬,周明全,夏小亮,黎南杉.  北京郵電大學(xué)學(xué)報. 2010(03)
[3]基于情感音樂模板的音樂檢索系統(tǒng)研究[J]. 馬希榮,梁景蓮.  計算機(jī)科學(xué). 2009(01)
[4]音樂檢索現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究[J]. 王昉.  科技廣場. 2008(03)
[5]基于內(nèi)容的音樂檢索綜述[J]. 張燕,唐振民,李燕萍,錢博.  金陵科技學(xué)院學(xué)報. 2007(02)

碩士論文
[1]基于哼唱搜索的音樂檢索系統(tǒng)研究[D]. 端明亮.電子科技大學(xué) 2015
[2]基于音頻指紋和版本識別的音樂檢索技術(shù)研究[D]. 郭永帥.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[3]基于哼唱的音樂檢索[D]. 宋星華.南京理工大學(xué) 2008



本文編號：3547984