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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近些年来,随着现代科学技术以及互联网的快速蓬勃发展,尤其是多媒体数据的日趋增加,丰富的多媒体资源可以通过互联网获取。由于数字音乐内容的可用性不断增加，对这些数据的有效检索变得非常重要。因此，音乐信息检索成为近年来积极研究的领域。目前网上的信息非常繁多，如何高效快速的检索出所需信息非常重要。百度谷歌这类搜索引擎都是根据信息的文本特征来进行检索的，比如检索一段音乐，用户通常是输入歌曲的文本信息进行搜索，然后在返回的结果中寻找用户想要的音乐，这样的搜索方式是以文本来标注音乐为基础的。每一个音乐网站上的每首音乐都被赋予了各种标签。在这种情况下，音乐搜索就会返回所有能查找到的结果。很显然，这种搜索方式有一个很大的弊端，就是如果我们得到的返回结果有很多个，而且我们要查找的那首歌很冷门，那么我们就不得不一页一页的去找，这样的搜索方式效率是不高的的。传统的文本信息来搜索歌曲的这种方法很显然不具有方便性。因此，更加实用性和个性化的音乐检索方式就变得十分重要。本检索技术在现实生活中有着相当广阔的使用价值。普通用户可以方便地从网络上找到自己喜欢的音乐手机用户也可以通过哼唱查找存储在自己手机上的歌曲，类似于现在许多音乐软件上的听歌识曲功能。本检索技术可以应用于卡拉ok点歌系统,这样,用户在点歌时可以直接利用哼唱进行检索,而不需要按照歌名进行搜索,可以看到这种方式使检索的过程更加自然。所以说根据音乐文件自身的特征进行检索是具有很高的使用价值的商业前途。

国内外研究现状

基于内容的音乐检索是对用户来讲最为自然的音乐检索方式,其透露出来的商业潜力已经使得这项技术得到了广泛的应用。parker采用时域自相关算法从哼唱输入中提取音高信息,再用相同的方法生成字符序列,最后使用近似字符串匹配算法实现对单声部音乐的检索。rho等提出了同时考虑音高和节奏信息的旋律表示方法,以适应大型乐曲库的检索,但是该系统要求用户必须在一个节拍器伴奏下哼唱,使用起来很不方便。you等首次在其系统中使用了隐马尔科夫模型比较旋律的相似性,实验证明该方法对音高不准比较敏感,但具有更好的容错性。ghias等提出了基于树的方法来减少匹配计算的次数等提出了一种平滑音高序列方法,用于删除由音高跟踪法及哼唱输入的错所造成的偏离点。这种方法被用来构建哼唱检索系统的查询输入。在音高序列平滑之后,连续的音高轮廓被推算出来然后使用动态时间规整算法来计算查询输入与数据库中歌曲的相似度。

国内早期在音频检索方面的研究并不多，最早的研究成果是一套基于内容的音频信息检索与分类系统ars．但近几年来发展迅速，例如：清华大学开发的基于语音识别的语音检索系统；上海交通大学研究的的基于内容的音乐检索系统；中科院开发的“嵌入式语音识别系统”；罗骏等人提出的基于拼音图的语音关键词检索系统．近几年，我国语音识别技术水平已经取得很大的突破。

2. 研究的基本内容

关于内容的音乐检索近些年来在国内外都去的了不错的进展，借鉴国内外的研究动态,本文对以下几个方向进行研究：音乐特征提取，音乐特征匹配，系统设计与实现。本文的内容组织如下：

一：。主要讲述了音乐检索的研究内容和意义，研究了音乐检索技术的发展方向和应用领域，探讨了课题的研究背景和内容。总结当前国内外的研究动态和方向。

二：音乐特征简介。本章节将从与音乐检索相关的乐理知识入手，分析音乐的基本乐理特征和物理特征。简单介绍了有关音乐信号处理的一些概念和音乐特征。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：

（1） 查阅参考文献，调研国内外音乐检索系统设计方法。

（2） 查阅书籍、文献学习音乐检索设计的方法。

4. 参考文献

[1] a. ghias, j. logan, d. chamberlin and b. c. smith,“query by humming: musical information retrieval in an audio database,” inproc. of acm multimedia, pp. 231-236, 1995.

[2] d. parsons,“the directory of tunes and musical themes,” spencer brown, cambridge, 1975.

[3] r. j. menab, l. a. smith, d. bainbridge and i. h.witten, “the new zealand digital library melody index,”http://www.dlib.org/dlib/may97/meldex/oswritten.html, may, 1997.