基于熵的音樂(lè)聲紋檢索算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字音樂(lè)內(nèi)容越來(lái)越豐富，如何不局限于文字檢索，而采用基于內(nèi)容的音樂(lè)檢索方式從音樂(lè)庫(kù)中找到所需的歌曲已成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。基于熵的音樂(lè)檢索算法采用錄音片段的形式，可以快速、準(zhǔn)確的從音樂(lè)庫(kù)中找到對(duì)應(yīng)的歌曲信息，利用它可以對(duì)未知歌曲信息的音樂(lè)進(jìn)行檢索，這對(duì)于以后音樂(lè)的管理和版權(quán)保護(hù)等領(lǐng)域都具有重要的影響。
　　本文對(duì)音樂(lè)檢索涉及的基本概念和背景進(jìn)行了介紹，重點(diǎn)研究了音樂(lè)的聲紋提取和檢索算法，并基于此設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一系

2、列對(duì)比實(shí)驗(yàn)。主要內(nèi)容包括：⑴對(duì)基于熵的音樂(lè)檢索相關(guān)的理論知識(shí)進(jìn)行了研究與分析，給出了檢索系統(tǒng)的總體框架和綜述。⑵針對(duì)音樂(lè)特征的概率分布無(wú)法已知的問(wèn)題，給出了基于熵的非參數(shù)估計(jì)的聲紋提取算法。在常見(jiàn)的失真和噪聲環(huán)境下，通過(guò)與參數(shù)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，顯示出非參數(shù)方法可以更精確的描述音樂(lè)的概率分布，聲紋魯棒性更強(qiáng)。⑶在對(duì)常用的音樂(lè)檢索方法進(jìn)行研究和對(duì)比的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的基于索引的匹配檢索算法。通過(guò)匹配實(shí)驗(yàn)可以看出，成功檢索到目標(biāo)歌曲的概