大型音乐哼唱检索系统中的近似匹配算法及性能评测

研究了大型音乐哼唱检索系统中采用的近似匹配算法的性能问题,为了支持对于多种近似匹配算法的比较研究,开发了一个独立于算法的测试平台.所研究的基本算法包括后缀树、隐马尔科夫模型(HMM)、编辑距离、动态时间规整(DTW)和单侧连续匹配(OSCM)方法,用于测试的音乐数据库包括72 000首音乐片段.通过构造1 500个不同类型错误的查询方法,对其中3类方法算法进行了大量实验,分析评价了它们的性能.实验结果表明,基于单侧连续匹配的算法不仅查询速度快,而且在用户哼唱只包含与旋律轮廓方向相同的错误时,查询的准确率是100%,在用户哼唱包含两个以内与旋律轮廓方向相反的错误时,前10位的命中率也在90%左右,是适用于大型哼唱检索系统的查询算法.图11,表1,参8.

Evaluation of approximate match algorithms in large query by humming music retrieval systems