基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术

哼唱检索作为音乐检索的重要方式,由于其有效性和方便性,引起了广泛的关注.本文提出了一种新的基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术,可以实现哼唱音乐的快速检索.该技术将音乐数据库和用户提供的哼唱片段,按自然停顿方式划分音乐语句,使用BDTW算法对音乐语句片段进行音高相似性计算,并允许用户根据自己哼唱情况,对匹配条件进行个性化设置,限制数据库音乐片段和查询序列的局部最大差异长度.另外,对音乐库建立支持音乐语句查询的索引结构DIS,减少了检索时间.实验结果表明所提出的检索方法能够快速有效地返回查询结果.     

一个基于哼唱的音乐检索系统

本文在分析了音乐哼唱检索系统原理结构的基础上,采用头尾浮动的DTW匹配算法,设计了一个通过哼唱旋律从音乐数据库中搜索出所需歌曲的哼唱检索系统。提出了一种混合匹配的方法。     

基于DTW算法的哼唱检索系统的设计

本文在音乐主旋律特征的提取、特征库的建立方法以及以DTW算法为核心的相似度匹配算法的理论原理基础之上,提出一种针对MIDI音乐的主旋律提取方法。该方法简化了提取音乐特征的工作量,缩短了检索时间。设计实现了一个基于音乐内容的哼唱检索系统,利用包含200首乐曲特征的数据库对该系统进行验证。实验结果表明,该系统具有较高的检索命中率和较快的检索速度。     

基于模糊聚类的音乐哼唱检索的研究与实现

针对哼唱检索中匹配过程的耗时性和哼唱的非完全准确性,提出了并行模糊动态时间规整算法实现音乐的哼唱检索。采用相对音高差表示旋律,用动态时间规整算法实现哼唱音高差序列与目标音高差序列的近似匹配。在匹配过程中,引入模糊集合及模糊聚类,通过构造哼唱音高差与目标音高差之间的隶属函数并计算隶属度得到音高差信息的相似度,进而获得转换代价矩阵,最后得到两个匹配序列的匹配距离。为提高检索速度,引入并行算法实现匹配过程。实验结果表明,模糊方法的引入提高了检索精度,并行算法的运用明显缩短了检索时间。基于并行模糊动态时间规整算法的音乐哼唱检索的正确率达到72%左右,在双核计算机上进行实验,引入并行算法后检索时间缩短一半。     

基于内容的音乐检索方法比较研究

根据基于内容的音乐检索的研究现状,分析并总结出基于内容的音乐检索的概念和原理,介绍和比较了基于内容的三种音乐检索方法,并分析了基于内容的音乐检索工具所面临的挑战,展望了该领域研究发展前景。     

一种基于语义贴近度的模糊检索算法

情报检索是信息科学的一个重要研究领域,本文讨论了基于模糊集的计算机情报检索,给出了标引词模糊语义贴近度的定义,提出了模糊集的一种近似匹配算法和含Ｎ个元素的小根堆上的模糊标引词检索算法,分析了算法的复杂性,在ｎ分资料中进行检查,其时间复杂怀是Ｏ（ｎ）的。论文最后给出了一个模糊匹配案例,说明了这种检索算法能够得到令人满意的结果。     

用于哼唱识别精确匹配的线性伸缩动态规划算法

提出一种用于哼唱识别精确匹配的线性伸缩动态规划算法。该算法将哼唱旋律切割成句子,对每一句子进行线性伸缩匹配,同时在句子层次进行动态规划获得最优路径。该算法更有效地利用了哼唱语音的分段特性并克服了动态规划在长路径搜索时可能丢失全局最优路径的缺点。在含5 223首M ID I的数据库上同等条件下该算法正确率分别比线性伸缩、动态规划及递归匹配方法提高10.5%、6.0%和2.8%。该算法具有更高的准确率和更小的时间复杂度,是一种更有效的精确匹配算法。     

一种基于Rough Set的汉语检索算法

传统的语料检索的不足主要为：（1）无法模糊匹配检索;（2）存在跨行词问题,无法保证查全率;（3）难以对检索结果缩检和扩检．为了克服这些不足,该文提出了基于RoughSet批处理汉语语料的词句．根据RoughSet和汉语语料的特征,给出了模糊检索算法（AMTRT）．通过与单汉字索引检索算法比较验证了AMTRT的有效性．AMTRT在实现各种模糊匹配,节省空间开销且不降低精确匹配查准率基础上,将词句的查全率提高近50％．     

一种基于主颜色表的图像检索算法

提出了一种基于示例图像的主颜色表的图像检索算法,该算法结合了颜色空间的量化、聚类、组合等思想,使系统获得了良好的检索效果。     

一种基于三维帧间配准预测的V-PCC改进算法研究

基于视频的点云压缩（video-based point cloud compression,简称V-PCC）把点云序列分解成2D的非规则图像块（patch）,每一个patch是由一组彼此相邻且具有相似法线的3D点云投影形成的2D图像,然后对2D的图像采用现有视频编码的方法进行压缩。然而分解成patch进行编码的方法破坏了点云的连续性,不利于后续的帧间预测。对此,设计了一种三维配准帧间预测结合V-PCC帧间预测的改进算法。首先,为了提高点云配准的有效性,设计了一种基于运动一致性的二叉树的粗分割和进一步八叉树细分割的算法,使得每一块点云在配准时具有一致性运动和准确的对应性。进一步,为了保证三维帧间配准预测的可靠性,对分割后的块进行三维配准帧间预测并计算误差。对于误差小于一定阈值的块直接熵编码块索引和运动信息;对于误差大于阈值的块,则融合并使用V-PCC的帧间估计。实验结果表明,本方法进一步提高了V-PCC的编码性能。     

Implementation of an Autocorrelation Pitch Detector in Application to Query by Humming

A pitch detector for application in query by humming (QBH) is implemented in this paper. This algorithm is made up of two parts: note segmentation and pitch detection. In the first part, voiced/silence decision is made on each segment of the input signal by a pattern recognition approach, and further, the preparatory note borders are obtained; then, via analysis of the instantaneous energy contour, the adjacent notes that adhere to each other are separated. In the second part, pitch is estimated for all frames contained in a note‘s duration by an autocorrelation method and the mean of these pitch values is taken as the average pitch of this note. Moreover, in order to remove the effect of formant structure, a nonlinear preprocessing is adopted in the pitch detection part and the autocorrelation function is properly weighted before peak picking. Finally, hummings of several experimenters with different voice characters are recorded to test this pitch detector, whose efficiency and reliability are proved by the result.     

基于VP树结构的多层匹配算法在哼唱识别中的应用

哼唱识别是音频检索的一个重要应用,其难点是音频歌曲数据的非结构性以及搜索速度和准确率平衡的问题。该文提出了新的数据库构造方法,将音频歌曲集用手工标注方法提取主旋律并且按自然演唱停顿方式进行分段,采用段落结构而不是整首歌作为索引。同时,提出了一种基于VP树的搜索结构以及相应的多级搜索算法,在快速匹配层采用粗搜索算法,在精确匹配层采用基于动态时间规整算法。实验证明,在对检出率影响不大的前提下,识别速度提高了40%以上。     

一种新的高效大型音乐数据库查询算法

在基于哼唱的音乐信息检索领域中，查询处理算法一直是一个重要的研究课题。根据人对乐曲相似理解的实验结果，设计了新的基于单侧连续匹配的可容错的近似匹配的算法．此算法采用n—gram的顺序hash索引，加快了可容错的查询处理速度．还设计了一系列包括各种类型和各种数量错误的查询的实验，来比较该算法和其他两种常用算法的查询处理速度和容错能力．当测试数据集为78000首网上收集的MIDI乐曲段，包含各种错误的查询为1000个时，该算法取得79％的前3位命中率和87％的前10位命中率．这些结果表明，该方法的性能高于现有的算法．表2，参8。     

基于位置奇偶性的数据隐藏算法

该文提出一种针对JPEG图像的隐藏算法,通过修改非0的DCT系数,使得要嵌入秘密信息位的奇偶性和非0的DCT系数与其对应的位置的差值的奇偶性相同,从而实现嵌入的目的.实验结果表明,该文提出的算法比经典的LSB算法有较好的隐藏容量,且隐秘图像有更好的视觉效果,且能够抵抗RS攻击.     

一种采用过滤技术的Twig查询算法

提出一种采用过滤技术的Twig查询算法TwigFilter:通过设计一种过滤算法,过滤掉所有与查询结果无关的元素;给出一种查询算法,实现对过滤后剩余元素的快速查询.在不同数据集上实验证明,提出的算法对于提高Twig查询处理性能是有效的.     

分布式数据查询优化算法的研究

分布式数据查询是分布式数据库管理系统的核心,而查询优化算法又是查询处理中的关键技术。分布式数据库管理系统的研究始于20世纪70年代中期,在30多年的发展中,取得了丰硕的成果。但由于分布式数据的分散性,使分布式数据查询比集中式数据查询复杂得多。本文对基于关系代数优化的算法进行了探讨和研究,并应用于实例,取得了较好的优化效果。     

基于二维模式匹配的图像检索快速算法

图像检索快速算法是基于内容检索研究的重要内容 .首先推广改进了已有文本二维模式匹配快速算法 ,然后将该算法应用于图像内容的检索过程中 ,并实验研究了精确匹配和近似匹配图像检索快速算法的有效性     

一种找出较优重写查询的启发式算法

提出了一种实用的启发式算法．该算法使用了一种简单的代价模型来比较查询之间的相对代价,并利用多项式时间从实化视图得到的多个重写查询中找出一个执行代价较节省的重写查询,不需要查询优化器的支持,减少了优化器的负担．实验结果表明该算法找出的较优重写查询的执行时间比穷尽搜索算法的略有增加,而搜索时间和空间显著减少．利用该算法可快速地响应查询,能显著改进数据仓库的查询性能．