音樂特征分析及其在音樂檢索中的應用——基于哼唱的音樂檢索.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和信息時代的到來，數(shù)字音樂的數(shù)量越來越龐大。如今網(wǎng)上有很多站點提供音樂在線播放和下載，這些站點往往收錄了成千上萬甚至更多的音樂；即使是在個人電腦上，收藏的音樂通常也會有幾千首。越來越多的音樂使人們獲得了更為豐富的藝術體驗，但同時也給音樂庫的管理和檢索帶來了很大的困難，因此有必要研究新的智能化的音樂管理和檢索方法。 基于哼唱的音樂檢索是一種智能化的音樂檢索方法，它與傳統(tǒng)的基于文本的檢索方法有著根本的區(qū)別。本文的研究

2、內容就是基于哼唱的音樂檢索，它涉及到兩個關鍵的問題：如何準確地從音樂中提取得到特征(通常是基音提取) 以及如何準確地進行特征間的匹配(通常是使用動態(tài)時間規(guī)整算法)。 在特征分析方面，基于哼唱的音樂檢索絕大部分都使用了基音作為音樂的特征，所以特征分析的關鍵就是如何準確地從音樂中提取得到基音特征。針對背景音樂對基音提取的干擾，本文提出了一種新的基于基頻矩陣的基音提取算法，該算法利用基頻矩陣來進行基音提取，從各種可能的基頻中找出最為可

3、能的基頻值，即使在很強的背景音樂下依然能夠準確提取得到歌手唱聲的基音，從而保證了檢索系統(tǒng)的準確性。 在特征匹配方面，雖然目前常用的動態(tài)時間規(guī)整算法能夠實現(xiàn)時間對準，可以糾正哼唱輸入的時間誤差，但是哼唱輸入除了時間誤差外還有音調誤差，本文對動態(tài)時間規(guī)整算法進行了改進，引入了高度(音調)動態(tài)調整，在特征匹配的過程中動態(tài)調整哼唱輸入的音調高低，使之能夠糾正哼唱輸入的音調誤差，提高了特征匹配的準確性。另外考慮到特征匹配的算法復雜度太高，