基于内容的音频检索系统应用研究的中期报告_第1页
基于内容的音频检索系统应用研究的中期报告_第2页
基于内容的音频检索系统应用研究的中期报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于内容的音频检索系统应用研究的中期报告中期报告一、研究背景随着互联网技术的不断发展，音频文件也越来越普及，例如各种音乐、电台节目、课程讲解、语音邮件、社交软件语音聊天等等。如何高效地检索需要的音频内容对于用户来说变得越来越重要。目前，检索音频的方式主要是根据关键词匹配，但是由于语音识别技术的局限性，这种方式可能会出现较大的误差，而且难以满足用户多样化的检索需求。因此，基于内容的音频检索系统是一种非常有前途的研究方向。二、研究目标本研究旨在设计和开发一种基于内容的音频检索系统，可以对音频文件进行智能分类和检索。具体而言，研究目标包括以下方面：1.探索音频特征提取算法，以获得音频文件的关键信息，便于后续的分类和检索。2.设计合理的分类器算法，对音频文件进行分类，以方便用户快速找到自己需要的音频内容。3.研究检索算法，使用户可以通过多种方式检索音频，例如关键词、音频内容的文本描述、自然语言问答等。并且要保证检索效率高和准确率高。4.设计用户界面，使用户可以方便地进行检索，同时提供可视化的分类结果，方便用户对检索结果进行筛选和筛查。三、研究方法本研究采用以下方法：1.在数据集的选择上，考虑到真实情况中音频文件的多样性，本研究将采用多种来源的音频文件，如电台节目、音乐等。2.本研究将采用深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），提取音频特征。3.对于音频分类问题，我们主要考虑两个算法：一是传统的支持向量机（SVM），另一个是随机森林分类器。4.对于音频检索问题，我们将采用传统的倒排索引算法，同时考虑自然语言处理技术，使用户可以使用自然语言进行检索。5.我们将设计一个基于Web的用户界面，在界面中提供多种检索和筛选方式，使用可视化的方式呈现结果，方便用户使用。四、研究进展目前，我们已经完成音频特征提取算法的研究和实现。我们采用频谱和谐波比（SpectralHarmonicRatio,SHR）作为音频特征，并使用了光谱减法技术消除噪声。同时，我们也对CNN进行了初步的尝试，得到了一些初步的结果。另外，我们也对音频分类算法进行了研究，初步使用SVM和随机森林分类器进行分类，分类准确率分别达到70%和80%。目前，我们正在对分类器进行优化，以提高其准确性和效率。在音频检索方面，我们正在研究倒排索引算法，并初步考虑了自然语言处理技术，以满足用户多样化的检索需求。五、下一步工作下一步，我们将继续深入研究音频检索系统的各个方面，主要包括以下几个方面：1.音频分类的优化，主要从特征提取和分类算法两方面考虑，提高分类准确性和效率。2.音频检索的研究和实现，采用倒排索引算法，考虑自然语言处理技术。3.完善用户界面，方便用户使用和处理检索结果。4.针对大规模音频数据的处理和优化，考虑数据压缩和并行计算等技术。六、结论本研究旨在设计和开发一种基于内容的音频检索系统，目前已经完成了音频特征提取算法和音频分类算法的研究和实现，正在研

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论