【摘要】：在基于內容的檢索領域中,音頻檢索是新發(fā)展起來的研究熱點。音樂哼唱檢索是基于內容的音頻檢索的一個分支,它提供了一種新穎、方便的音樂檢索方法,當人們遺忘了歌曲的歌名等信息時,用戶可以通過哼唱一段旋律的方式,在大型歌曲數據庫中快速尋找到目標歌曲,這種檢索方式給用戶帶來了簡單、直觀、方便的音樂檢索體驗。本文分析了當今基于哼唱的音樂檢索系統(tǒng)中的一些技術,對旋律特征表示方法、旋律特征提取算法、旋律匹配算法進行了討論和研究�，F(xiàn)今的哼唱檢索系統(tǒng)大都忽略了檢索速度的問題,本文針對這個問題,將基于精確歐氏距離位置敏感哈希的相似性檢索技術應用到哼唱檢索中,構建一個快速的音樂哼唱檢索系統(tǒng)。本文主要做了以下幾個方面工作:1.對哼唱檢索系統(tǒng)基礎進行了分析。在了解哼唱檢索系統(tǒng)結構的基礎上,分別研究了旋律特征表示方法以及相關語音信號處理技術,研究了使用MIDI文件建立旋律模板庫,研究了旋律特征的提取技術,包括基音周期預估、平滑處理和音符切分,其中,對比了幾種基音周期預估算法,YIN的性能較好,然后對旋律匹配過程中音高偏移問題和音長伸縮問題進行分析討論。2.對旋律匹配技術進行研究。本文對比了線性伸縮(LS),動態(tài)時間規(guī)整(DTW)和土堆移動距離(EMD)三種旋律匹配算法的性能,針對旋律匹配,對DTW算法進行了動態(tài)閾值偏移約束的改進,形成了檢索速度較快的改進型DTW(IDTW)。綜合EMD與IDTW各自的優(yōu)點,本文提出了一種旋律匹配算法EMD-IDTW,該方法匹配準確率較高且檢索速度較快。3.針對現(xiàn)今哼唱檢索系統(tǒng)檢索速度慢、需要窮舉匹配的問題,本文研究了基于精確歐氏位置敏感哈希(E2LSH)的相似性快速檢索技術,對E2LSH及其哈希函數進行了理論分析,將E2LSH檢索技術應用到哼唱檢索系統(tǒng)中,建立了基于pitch向量的E2LSH索引結構,利用該索引結構進行第一層檢索,加快了系統(tǒng)檢索速度。本文結合EMD-IDTW匹配算法,提出了Pitch-E2LSH+EMD-IDTW旋律匹配方法。最后本文構建了基于E2LSH的音樂哼唱檢索系統(tǒng),該系統(tǒng)在保證檢索準確率的情況下,大大提高了檢索速度。
[Abstract]:In the field of content-based retrieval, audio retrieval is a new research hotspot. Music humming retrieval is a branch of content-based audio retrieval, which provides a novel and convenient method of music retrieval. When people forget the song title and other information, the user can sing a melody by humming. The target songs are quickly found in the large song database, which brings users a simple, intuitive and convenient music retrieval experience. This paper analyzes some techniques in the music retrieval system based on humming, and discusses and studies the melody feature representation method, melody feature extraction algorithm and melody matching algorithm. In this paper, the similarity retrieval technology based on the accurate Euclidean distance position sensitive hash is applied to the humming retrieval. Build a fast music humming retrieval system. This article mainly does the following several aspects of work: 1. The basis of humming retrieval system is analyzed. On the basis of understanding the structure of the humming retrieval system, this paper studies the melody feature representation method and the related speech signal processing technology, studies the establishment of melody template library using MIDI file, and studies the melody feature extraction technology. It includes pitch period prediction, smoothing processing and note segmentation. Among them, the performance of several pitch prediction algorithms called yen is compared, and then the pitch offset and pitch scaling in melodic matching are analyzed and discussed. The melody matching technique is studied. This paper compares the performance of three melodic matching algorithms of linear telescopic (LS), (dynamic time warping (DTW) and moving distance (EMD). Aiming at melody matching, the dynamic threshold offset constraint of DTW algorithm is improved to form an improved DTW (IDTW). With fast retrieval speed. Based on the advantages of EMD and IDTW, a melody matching algorithm, EMD-IDTW, is proposed in this paper, which has high matching accuracy and fast retrieval speed. Aiming at the problem of slow retrieval speed and exhaustive matching in humming retrieval system, a fast similarity retrieval technique based on accurate Euclidean position sensitive hashing (E2LSH) is studied in this paper, and E2LSH and its hash functions are analyzed theoretically. The E2LSH retrieval technology is applied to the humming retrieval system, and the E2LSH index structure based on pitch vector is established. The first layer retrieval is carried out by using the E2LSH index structure, which speeds up the retrieval speed of the system. Combining with EMD-IDTW matching algorithm, this paper proposes a Pitch-E2LSH EMD-IDTW melody matching method. Finally, this paper constructs a music humming retrieval system based on E2LSH, which can greatly improve the retrieval speed under the condition of guaranteeing the retrieval accuracy.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN912.3;TP391.3

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本文編號：2157205