多媒体资源检索搜索因内外研究现状
时间:2017-04-13 10:40 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
| 现在国的信息管理水平还比较落后，而这种落后的管理方法已经不能被现在这个时代所使用了，计算机管理信息的方法将成为主流。在计算机信息管理的时代，软件作为强有力的工具，融入了们的生活，当软件与信息生活结合后，他将发挥出巨大的作用，为们生活带来便利。所以开发出信息管理系统是势在必行的。7144 随着计算机科技水平的提高，计算机已经深入社会的各行各业，帮助人们处理各种问题，逐渐成为了生活中必不可缺的一部分，因而计算机信息管理在这方面有着人工管理的根本无法相比的巨大优势。例如:可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。这些优点能够极大地提高工作的效率,这也是信息正规化管理与世界接轨的重要条件。 由于互联网上有着各种各样并且丰富多彩的多媒体资源，让网友可以自由自在地在上面遨游和寻找资源，网友如果人工手动查找资源，将是一件非常费力不讨好的事情，由于互联网上的资源太过庞大，手动搜索资源必将是一件非常痛苦又耗时的事，耗时且不说，关键是找出来的结果也是不令人满意，文字资源还好，尤其是音乐这种大体积资源更是非常难搜索，因此人工搜索必须遭到遗弃，取而代之的就是计算机的信息搜索，对于音乐资源这块就是网络音乐库。现在能实现网络音乐库的系统不多，对于以下这些功能的搜索系统更是少之又少：没有实现在线实时试听,不能方便的分类的检索的系统；单一的音乐网站只是线性的，不是层次状或网状的，也不支持相近歌曲的查询、检索功能，找歌只能靠输入和分类查找实现，不便于相关性和方便性的查询；不能对用户的喜好加以判别，没有收藏和分享用户的喜好的功能，每一次搜索查找都必需重新开始，这就浪费了许多宝贵的时间和资源，同时也造成了用户流失。 在音乐搜索这一领域，目前在国内外都有许多研究在进行着。尤其是基于内容的音乐检索这一方面更是如火如荼。在国外的研究中，Pefieffr等人从信号中提取基音作为基准，同时以相关算法作为范例查询的对比方式，找出广告记录中某段音乐的发生次数。Muscle Fisb是一个商业化的基于音频感知特征的音频检索引擎，Carnegle Mellon大学的Informedia项目结合语音识别，视频分析和检索技术支持视频广播的检索。Wold等人则从音乐信号中计算出音高，频宽，响度，亮度等作为内容特征，对音频进行分类，以便进行相似度查询。对声音进行分类出来的声音特征对于一般人来说也并不是十分熟悉，所以他们检索起来也存在很多问题，因而国际上另一种研究方向就是追求更直接的更快速的检索方式，比如哼唱检索以及弹奏等。Ghias等人研发出能从麦克风直接哼唱的系统。此系统能将麦克风录入的音讯输入，并转换成字符，并以升音，隆音，平音三个符号输入编码，以便允许任何音调的查询。此编码再以动态近似字串对比演算法与曲库中的音乐相比较。其系统能满足许多音，少音和音符对调等情况。但由于以相当少的符号对音乐编码，造成音乐间的差异性很小，影响大量资料检索时的效果，以及动态字符串比对相当费时，是这个系统的2个主要缺点。 在国内，与本研究相关的有清华大学音乐资料库方面的数项研究，上海交通大学的音乐数字图书馆研究以及哈尔滨工业大学也有部分研究。国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，在一定程度上推动了语音方面的研究。其中一项也是以哼唱作为查询输入的技术，但其以类似Hamming距离的比对方式，所提供的查询弹性较小，其他的还有以节奏、旋律、歌词等音乐特征作为内容的查询条件，进行检索的技术。 (责任编辑：qin) |