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.     

一种基于帧-音符方式的哼唱检索算法

为了提高哼唱检索旋律匹配的速度和精度,提出了一种基于帧-音符方式的匹配算法。该算法针对旋律曲线的形状特点,采用基频序列表示哼唱片段,采用音符序列表示模板片段,根据累积权重估计基频跳变点位置,然后计算哼唱片段和模板片段之间的编辑距离。在MIREX08数据库上进行的实验结果表明:该算法检索时间为动态时间规整算法的0.013倍;与动态时间规整算法结果进行融合,最终平均排序倒数精度指标可以达到91.2%。     

正态分布下基于隐Markov模型的多声道MIDI音乐检索

音乐查询是信息检索领域的一个研究热点.分析了现有方法应用范围局限性和低效率的原因,讨论了用户哼唱和多声道MIDI特征序列的表达方法,提出新的基于内容的多声道MI-DI检索模型HMRM(Homophonic MIDI Retrieval Model).新模型将多声道音乐表达成一个隐Markov模型,计算哼唱对象与库中对象的相似度并排序返回查询结果.实验表明,对于不同哼唱水平的用户,HMRM的识别率平均能达到73.3%,具有较高的查准率.     

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。     

基于音频检索的点歌系统

介绍了运用哼唱进行检索的点歌系统.该系统从用户那里得到哼唱信息,把音频信息做特征提取、分割与分类,采用音变节奏算法查找出和输入内容相同或相似的乐曲.最后提出了有待继续研究的问题.     

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。     

基于索引结构的关系数据库关键词检索

检索系统构建了用于记录各数据项在数据表和字段中位置的索引结构,以及基于数据库关系图的用于描述各个数据表之间关联关系的主外键关系表,根据索引结构和主外键关系表检索出与用户输入的多个关键词相关联的记录.为了进一步提高检索效率,又构建了一个查询结果存储结构,把查询过的关键词和对应的结果存入其中.当用户输入关键词进行检索时,检索系统先去查询结果存储结构中检索,如果检索到就直接输出结果,否则再通过访问索引结构和主外键关系表构建SQL语句到原始数据库中进行检索得到结果.实验结果表明,这种基于索引结构和查询结果存储结构的检索机制具有较好的检索性能.     

EBSCOhost检索系统性能分析

对EBSCO公司开发的EBSCOhost全文数据库检索系统的用户界面、检索方式、检索技术、检索性能等进行了介绍和分析，并指出了其不足之处。     

视频剪辑查询结合时空金字塔匹配的视频检索方法

针对视频检索系统中目标持续移动从而影响检索精度的问题,提出一种基于视频剪辑查询融合时空金字塔匹配(spatio-temporal pyramid matching,STPM)方法.借助基于特征分析和分类的片段编辑检测器将新的视频分割成多个片段,以元数据信息将视频片段存入数据库,利用基于逐帧特征结合弱分类器的boosting算法检测视频片段边界,针对新的查询视频进行分析和线上视频匹配,并利用时空金字塔匹配计算相关反馈值.在中佛罗里达大学(university of central Florida,UCF)数据集和YouTube运动视频上的实验验证了方法的有效性,实验结果表明,方法的平均精度可高达97.6％,相比其他几种较为新颖的匹配方法,取得了更好的检索性能.     

天然产物C_(13)-NMR数据库检索

本文主要介绍了“天然产物G_(13)-NMR数据库应用系统”的数据检索功能及采用数据库的定位检索或不定位的模糊检索等方法可进行的相应查询.该系统可以较好地实现对数据库中各种特征数据的检索,基本满足对数据库检索功能的要求,具有较高的时空效率和较好的可移植性.用户还可以对数据库中数据的特征,性质和规律等进行研究,或在对部分已知信息进行检索的基础上,有效地缩小未知化合物的搜索空间,达到辅助图谱解析的目的.     

基于分句匹配的哼唱音乐检索系统的算法研究与实现

提出一种以分句匹配为基础的哼唱音乐检索的系统架构及实现方法.首先建立以分句为基础的歌曲旋律特征库,之后采用改进的自相关函数法提取哼唱的基音序列,经规整化处理后,生成与歌曲旋律特征库所一致的特征,然后采用分句匹配方法进行检索.经过实验分析,结果表明这种新的处理方法对于哼唱音乐检索的正确率有明显的提高.     

一种基于遗传算法的优化查询方法

查询效率是数据库系统的重要指标,查询优化是该系统研究的难点和热点.提出了一种基于遗传算法的优化查询方法,该法利用关键字预处理模块,将用户输入的关键字转化为内部关键字,以提高查询准确性;为加快查询响应时间,设置用户搜索统计记录索引表,避免遇到重复搜索时的全库扫描;针对全库扫描时采用遗传算法进行最优求解,提出了相关度的计算方法,根据相关度的大小进行排序,方便用户查询.     

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。     

面向多用户的多层嵌套数据库加密方案

围绕外包数据的安全性问题与用户隐私性问题,展开对加密数据库方案的研究,提出了一个面向多用户的多层嵌套数据库加密方案.该方案根据洋葱模型多层理论,采用多种不同类型的加密算法对用户的外包数据进行多层嵌套加密,实现了既保证数据机密性又满足多种不同SQL查询类型的数据库加密方案.针对用户递交包含敏感信息的查询语句在一定程度上泄露用户自身的隐私这一问题,设计了基于单服务器私有信息检索(private information retrieval,PIR)技术的用户隐私保护机制,实现了用户匿名查询.安全性分析表明,该方案满足数据机密性与用户隐私性.Sysbench基准测试实验分析表明,该方案具有良好的查询处理效率、读写吞吐量以及健壮性.     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

基于状态树的链上数据高效可信查询索引模型及方法

区块链技术以其去中心化，不可篡改等特性在分布式数据管理领域中逐渐得到关注。但区块链系统在数据查询处理方面存在查询功能单一、效率低以及查询可信性难以保证等问题。笔者基于以太坊状态树的设计思路，在保证索引不可篡改的前提下，提出一种全局索引结构KMPT，可一次定位目标区块，避免了遍历区块的检索过程，同时结合块内索引TMPT，实现了基于内容的高效区块链数据检索。经实验验证，相比于仅构建块内索引的方法，该索引模型在可接受的索引构建代价内极大提升了查询检索的效率和稳定性，还可同时提供查询数据存在或不存在证明，提升了查询结果的可信性。