基于哼唱的MP3音乐检索研究的开题报告

基于哼唱的MP3音乐检索研究的开题报告一、选题背景随着音乐产业的发展和数字化的进程，网上音乐资源已经变得异常丰富和多元化。然而，面对如此庞大的音乐资源库，用户如何精确地找到所需曲目，一直是个问题。目前，常用的音乐检索方式主要是关键字检索、歌手检索、专辑检索等。但是，这些方式都要求用户掌握或了解曲目的相关信息，在使用过程中遇到的困难较大。因此，开发一种基于哼唱的MP3音乐检索系统，就变得极其重要。通过哼唱曲目，使得用户重点关注音乐的旋律特征，实现更为快捷、准确的音乐检索。二、选题意义基于哼唱的MP3音乐检索系统是目前音乐信息检索中的前沿课题，其对于音乐产业和用户都有极致的价值。1.音乐产业基于哼唱的MP3音乐检索系统具有巨大的商业价值，它将改变音乐业的营销方式和消费模式。音乐产业可以通过检索用户的哼唱行为，更好地追踪用户行为，分析用户喜好，从而更加精准地推送个性化的音乐服务，提升用户的满意度和忠诚度。2.用户对于用户而言，基于哼唱的MP3音乐检索系统能够满足用户的个性化需求，节省用户检索信息的时间和精力，提高检索的效率和准确性。此外，用户可以通过哼唱来发现和尝试更多的音乐类型和风格，拓宽自己的音乐世界。三、研究内容在本课题的研究中，我们将探究构建一种基于哼唱的MP3音乐检索系统的方法。其主要内容包括：1.音频特征提取通过音频处理技术，提取音频信号的时域、频域、灰度及一阶到三阶的Mel频率倒谱系数（MFCC），分析提取出的音频特征，并进行处理与优化。2.噪音处理目前，噪音是准确检索的主要障碍，因此需要针对实际混响环境和噪声情况，采用降噪、滤波器等技术进行噪声处理，提高音频信号的质量和相似度。3.哼唱匹配采用基于时间序列匹配和频域谱匹配相结合的算法，对哼唱音频与音乐资源库中的音乐进行匹配。实现以哼唱曲目进行检索并返回相近的MP3音乐列表。四、预期成果1.基于哼唱的MP3音乐检索系统综合运用音频特征提取、噪音处理和哼唱匹配等技术，开发一种基于哼唱的MP3音乐检索系统，提供便于用户检索的音乐服务。2.专利及论文撰写在研究中，将涉及到不少的技术创新点，我们将在研究结束后申请相关的专利，并发表相关论文，推动该研究成果的应用和推广。五、研究思路本课题将采用如下研究思路：1.收集并整理音乐资源库的样本数据，并从中选取适合研究的样本集合。2.开发音频提取与噪音处理的程序，并进行实验验证其准确性。3.基于时间序列匹配和频域谱方法，在研究样本集合上进行实验分析，并得到阈值参数计算。4.在研究阶段结束后，使用最终的样本进行实际检索，并评估其准确性和效率。六、研究时间表本课题研究计划周期为一年，大致的工作时间表如下：阶段|时间第1个月|确定研究问题并制定研究计划和任务分配第2-3个月|收集音乐资源库和相关文献，并整理音乐数据第4-6个月|开发音频提取与噪音处理的程序，并进行实验验证第7-9个月|基于时间序列匹配和频域谱方法，在样本集上进行实验分析第10-11个月|在研究阶段结束后，使用最终的样本进行实际检索，并评估其准确性和效率第12个月|撰写论文，申请专利，总结研究成果七、参考文献1.Li,Z.,Lu,X.,&Liu,Y.(2018).AHMM-Basedautomaticmusicretrievalsystemviahumming.IEEEAccess,6,30629-30641.2.Hsu,C.C.,&Chen,T.S.(2019).Ahumming-basedmusicrecommendationsystemusingadeep-learningmethod.AppliedSciences,9(24),5456.3.Srinivasan,R.,&Aramudhan,M.(2018).Audio-basedsongretrievalusinghumming.InternationalJournalofComputerSciencesandEngineering,6(2),12-18.4.Liu,Z.Q.,&Deng,F.(2019).Amusicret