資源描述：
《基于midi哼唱檢索算法地研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解江西師范大學(xué)研究生院有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)江西師范大學(xué)研究生院可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)
2、庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽字日期：年月日簽字日期：年月日II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題?；趦?nèi)容的音樂信息檢索（ContentBasedMusicInformationRetrieval,CBMIR）是根據(jù)音樂的內(nèi)在屬性，提取出音樂的特征向量（含節(jié)奏、旋律和音強(qiáng)等），構(gòu)建音樂特征數(shù)據(jù)庫；以
3、樂譜、自然哼唱等形式提交檢索項(xiàng)，將提取的特征向量與音樂特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較計(jì)算相似度，實(shí)現(xiàn)檢索匹配。哼唱檢索（QueryByHumming,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。哼唱信號處理、音樂特征數(shù)據(jù)庫構(gòu)建和檢索匹配算法是研究的重點(diǎn)。研究哼唱檢索信號處理流程，介紹了信號預(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，針對哼唱信號，重點(diǎn)分析信號特征，并依此提出了改進(jìn)的音符分割算法；分析MIDI音樂文件結(jié)構(gòu)和MIDI旋律信息提取算法，構(gòu)建了<音高差，音長差，音符時長，音符間隔>的旋律表示方式，能夠有效克服音符連音和
4、音符間隔的問題；介紹4種常用的檢索匹配算法，并針對動態(tài)時間規(guī)整算法，重點(diǎn)從哼唱時出現(xiàn)的音符連音哼唱及音符間隔等兩個方面進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)音符連音時的特點(diǎn)及音符間隔對檢索匹配位置的作用，改進(jìn)了動態(tài)時間規(guī)整算法。在哼唱檢索平臺上測試了改進(jìn)的音符分割算法和動態(tài)時間規(guī)整算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法的有效性。關(guān)鍵詞：哼唱檢索，音符切分，動態(tài)時間規(guī)整，MIDI，音高IIIAbstractWiththedevelopmentofmultimediatechnology,themultimediainformationsuchasaudioandvideoandpicturewillgraduall
5、ytaketheplaceofthetextinformation.Thetraditionalsearchenginebasedonlabeledcannotretrieveformultimedia.Howtoretrieveforthemeffectivelyandquicklyisthemosturgentlyproblemneededtosettleinthedevelopmentofsearchengine.Contentbasedmusicinformationretrievalextractsmusicalfeaturevectors(rhythm,melody
6、,Intensityetc.)basedonrealcharacteristicsofmusic,andconstructsfeaturedatabaseofmusic.Itacceptstheinputsofmusicscoreorhumming,andcalculatesthesimilarlyoffeaturevectorsfromhumminganddatabase.Asthemostdirectlyandnaturallyinputmode,querybyhumminghasbecomethefocusandhaswidelyapplicationprospect.Q
7、uerybyhummingmainlyinvolvessignalprocessingofhumming,constructingfeaturedatabaseofmusicandretrievalalgorithm.Firstly,itintroducestheflowchartofprocessing,pre-processingofsignalandnotesegmentationbasedonenergyandpitchvariable.However,animprovednotes
