Keywords: Hum, MIDI music, retrieve, track
摘要 1
1绪论 5
1．1研究背景 5
1.2国内外研究现状与水平 6
1.3发展趋势 10
2音乐的基础理论及音乐检索原理 11
2.1音乐基础既表现特征 11
2．2音乐特征的表示 12
2.3几种常见的音频数据音乐格式 13
2.3.1WAV 13
2.3.2 MP3 14
2.3.3Real Media 16
2.3.4Windows Media (WMA) 17
2.4选择的工具 18
3基于MIDI格式的音乐检索 20
3.1MIDI音乐格式 20
3.2MIDI主旋律音轨的抽取 23
3.2.1 MIDI音轨信息熵 23
3.2.2 音轨熵值计算模型 24
3.2.3 音轨特征 24
3.3 随机森林分类器的应用 25
4主要算法及程序演示结果 27
4.1主程序演示 27
4.1.1旋律库的建立 27
4.1.2哼唱检索程序演示 28
4.2MIDI音乐检索的匹配算法 31
5总结 34
主要参考文献 36
1绪论
1．1研究背景
随着信息时代的到来音乐下载已经占据了整个网络信息流量的很大份额，哼唱检索音乐是一种方便、迅速、准确地找到想要的音乐音乐检索方法。其原理是用户通过麦克风哼唱出歌曲的某个片断，系统会自动找出一些歌曲并按与用户的输入的相似程度排列出来，提交给用户。目前的音乐检索软件大多是基于内容的多媒体数据的检索。几乎所有的搜索引擎服务商在为用户提供音乐文件搜索服务时均使用面向文本的检索方式(标题／作者／歌词等)。然而，当音乐数据的版权信息不明确时，面向文本的检索方式将不再适用，并且，人对音乐最敏感的永远是旋律，人们即使忘了一首歌的标题、作者、歌手，却依然能哼唱出它的主旋律。早在几年之推出的卡拉 OK 点唱系统使得其成为世界娱乐商业的最大赢家,获得了巨大的利润源的点唱系出现在各类大型的商业歌曲系统中.其原理一般都基于文本查询的如根据歌曲名称,歌手名称,歌手类别歌曲类别等等由用户自己选择.精确检索的查询效率高,软件结构简单且技术成熟。但是基于文本查询的系统限制了搜索的方式尤其是面对当前快速增长的网络资源和基于语义的网络资源结果出现的时尚语义的方式时.由此而出现的检索音乐可以处理对网络资源的自动分类实现网络资源的语义自动提取和音乐的旋律风格感受和等等的信息，这些信息的抽象级别逐渐包括语义改善，基于内容的音乐信息检索技术是研究涉及多学科，涉及的学科，包括： 计算机科学、 信息检索、 音乐理论、 音响技术、 数字信号处理和认知科学等。研究人员包括音乐家、工程师、计算机科学家、信息科学家、 认知科学家、 心理学家和其他专业人士的音乐，你可以想象，"检索音乐"具有非常广泛的应用，普通用户可以轻松地找到您最喜爱的音乐从互联网或KTV，您只需哼出一首歌而无需使用点选或 音乐专业人员的指导就可以轻易流出的一段音或是凭借声音驱动应用程序使用移动电话。这使得音乐检索在包括军事、 刑事调查等许多领域拥有着广阔的发展空间.在基于哼唱的音乐检索系统的研究中，对哼唱输入与数据库进行合理的近似匹配以及有效的检索方法的研究不断深入，但对于哼唱的音频信息的有效处理和提取准确有效的旋律信息的研究还不充分。本课题旨在构建一种有效的哼唱信息处理和旋律信息提取的方法，进而提高基于内容的音乐检索中整个音乐检索系统的性能。基于内容的音乐信息检索技术是一个涉及交叉学科的研究方向，涉及到的学科包括：计算机科学、信息检索、音乐学、音频技术、数字信号处理和认知科学等。研究者包括音乐家、计算机科学家、信息科学家、工程师、认知科学家、音乐心理学家以及其它各种专业人员。有极其广泛的应用前景，普通的用户可以方便地从网上找到自己喜欢的音乐。在KTV，人们只要哼唱就可点歌而不需要用歌本，音乐专业人士可以方便地判断他的创作是否具有新意，版权管理部门可以方便地查出一首音乐作品是否是新的，用手机点歌也许是它的另外一个应用。数字音乐的急剧增加及用户期望采用多种音乐检索手段的需求，使得人们在处理音乐作品时遇到了瓶颈：互联网海量的音乐数据通过人工方式实现分类和标注变得艰难；由于人工信息的介入，使得歌曲的某些标注加入了主观意见，不具有普遍性；人们无法通过部分歌曲的旋律实现对未知歌曲信息的检索；歌曲的大量增加也对歌曲的版权保护提出要求；音乐爱好者的增加对于音乐类娱乐工具也有迫切需求．基于内容的音乐检索方式不依赖于标注信息，从乐曲内容本身出发来认定乐曲；根据音乐中的旋律、音高、节奏等信息来实现检索、分类，进而管理音乐信息，因此它在音乐数据库管理、互联网音乐检索及生活娱乐方面都具有非常重要的意义． MIDI哼唱检索算法研究+文献综述(2):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_9874.html