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。     

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%。     

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。     

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。     

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.     

基于综合特征的图像检索

 基于内容的图像检索在多媒体数据库管理中得到越来越多的重视,介绍分别基于颜色、形状、纹理特征3种图像检索的方法.在利用单一特征检索的基础上,进行了组合特征的检索比较,提出了1种特征匹配算法的动态分配.对真实图像数据库的检索实验表明,这种方法的检索效果很好.     

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。     

基于区域综合特征的图像检索方法

提出一种基于目标区域综合特征的图像检索方法,通过把图像分割为若干区域,然后提取区域的颜色、纹理、形状特征,在提取区域特征的基础上再进行区域匹配,然后进行检索和性能分析．实验结果表明,在基于目标区域的图像检索中,在查全率一查准率性能上,综合特征检索要比单一特征检索性能更好．     

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。     

一种飞行数据相似子序列查询方法

飞行数据是一种典型的时间序列数据,其存在随机噪声以及各种复杂变形,导致了相似子序列查询困难。为此,提出一种基于DTW病态匹配的飞行数据相似子序列查询方法。首先,利用已知的查询序列样本集构建上、下边界曲线,同时给出了相应的下界距离,并证明了其正确性。以此建立下界算法,用于筛选相似度高的子序列。其次,利用DTW距离搜索路径病态匹配来对筛选后的子序列无效序列段进行识别并去除,解决了子序列有效匹配长度难以确定的问题。仿真实验结果表明：该方法可以较为精确地查询出相似子序列,其起止时间偏差可以控制在3 s以下,满足飞机飞行动作查询的实际需求。     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1.….K wk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足.     

基于Kinect 的康复训练系统设计与研究

针对运动功能障碍患者的康复训练需求,在使用Kinect 设备提取人体骨架拓扑结构的基础上,提出了一 种基于关节点角度序列提取人体运动特征的动作模型,并设计了一种基于Kinect 体感相机的康复训练系统。 该系统利用Kinect 设备实时采集人体骨骼数据,计算特征关节点间的角度,形成关节角度变化序列。利用动态 时间规整算法( DTW: Dynamic Time Warping ) 比较被测角度序列与动作库的标准动作序列的相似度,判断动作 是否标准并输出评估结果。该系统具有使用便捷、成本低的特点,提高了训练过程的趣味性。测试结果表明, 该系统通过人机交互实现了对运动障碍患者的康复训练指导,对康复训练过程具有积极影响。     

混合语义相似度计算优化模糊查询的智能信息检索算法

针对搜索引擎领域存在的因查询条件模糊而严重影响信息检索性能的问题,提出了一种混合语义相似度优化模糊查询算法。首先,根据相似度计算概念提出了与其接近的新概念提取方法;然后,利用TF-IQF模型将链接划分成标记,并使用这些标记组成的集合表示出查询;最后,构建二分图识别出相关的查询,使用二分图计算出查询相似度。实验结果表明,相比点击文档、相关查询和反向查询三种算法,取得了更好的全查率、检索精度及F-度量。     

基于不同约束条件的动态时间错位理论及应用

在两种不同模式的匹配过程中 ,研究了基于不同约束条件的动态时间错位理论及应用。分别采用始终点约束、不同的局部连续约束 ( Itkura约束、Sakoe- Chiba约束 )、不同的全局约束( Itkura约束、Sakoe- Chiba约束 )条件对间歇反应过程中两批次轨迹进行合理匹配 ,并使两轨迹基于动态时间错位理论获取其间的最短标准总体距离 ,在此基础上搜寻最优匹配路径 ,使两种持续时间不等的轨迹达到模式一致。应用聚合反应中的数据轨迹 ,表明此方法的实施过程和有效性。     

基于模板匹配的人体日常行为识别

提出了一种以运动人体的轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法.利用背景差分法和阴影消除技术从图像中提取完整的人体轮廓.定义一种新的轮廓描述方法,将时变的2D轮廓形状转换为对应的1D距离向量.先计算轮廓点的质心坐标,再将轮廓等弧长地分割,用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似,用多边形的顶点到轮廓质心的距离和...     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

基于时间序列DTW差异的IGBT模块缺陷辨识方法

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块是电力电子装置中关键可靠性敏感元件之一,辨识IGBT模块缺陷,是避免突发故障,增强电力电子装置可靠运行的重要举措之一。为此,笔者提出一种基于时间序列动态时间弯曲(DTW)差异的IGBT模块早期缺陷的诊断方法。该方法利用缺陷对IGBT模块门极寄生参数的影响,通过分析缺陷前后,门极电压信号序列DTW的差异,判断IGBT模块内部是否存在缺陷。实验研究结果验证了其诊断结论的正确性和实用性。     

基于极角特征匹配的动态签名鉴别算法

基于签名质心和黄金分割质心建立极坐标系, 并提取签名极角特征中相对稳定的极值点序列作为笔段分隔点给出一种签名鉴别算法. 提出了改进的动态时间规整(DTW)算法, 通过该算法将待测样本和签名模板依分隔点的对应关系按段进行动态匹配, 得到最优匹配方案和最佳相似度, 从而降低了误拒率. 算法经JLU DHSDB2.0签名数据库测试, 识别等错率达到4.25%.