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HMM模型在哼唱检索中的应用

作　者: 沙晓艳
导　师: 耿国华
学　校: 西北大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 音乐特征提取与表达 隐马尔可夫模型 哼唱检索
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


计算机检索音频片段,可使用基于标题或文件名的文本标注方式,但由于文件名和文本描述的不完整性和主观性,很难找到满足具体要求的音频片段。哼唱音乐检索作为一种最自然的音乐检索方式,目前已被国内外专家普遍关注。HMM作为一种统计模型,由于有坚实的理论基础,已经被引入哼唱音乐检索领域。但大部分的研究成果都是以音符为基础建立模型,以音符为处理单位来进行训练和识别,通过音符切分来获取旋律中每个音符的音长等,这样会导致哼唱方式不自然。针对以上问题,本文对哼唱检索理论和HMM模型进行了深入研究,在已有研究成果基础上,分析了HMM模型在哼唱检索中的可行性和理论优势,并对其在音乐检索中的模型和相关算法进行了改进,设计出音乐检索原型系统。通过对旋律信号作短时分帧,提取旋律特征向量,考察这些特征向量序列在统计上的规律,在检索前对每首旋律分别训练建模,然后计算待测旋律在这些模型上的概率,挑选概率最大的作为检索结果,实现了有效的音乐检索。具体工作如下:1.对基于内容的音乐检索结构分析,给出音频信息特征的表示方法和MIDI音乐旋律的常用表示方法。2.分析了HMM模型的基本原理,简述了该模型的三个核心问题和解决三个问题的基本算法,提出HMM模型在哼唱检索特征提取及识别中的可行性及理论优势。3.分析了HTK工具包进行训练和识别某类物体的过程,以HMM作为分类器,对哼唱的音乐内容进行分类,实现了基于LFPC的HMM分类算法研究。4.讨论了MID音乐特征的提取与选择,以连续隐马尔可夫模型(CHMM)为基础建立旋律模型,以帧为单位进行训练和识别,并通过实验验证了HMM模型进行哼唱检索的有效性。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 绪论  8-14
  1.1 研究目的及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-13
  1.3 本论文主要研究的问题和论文结构  13-14
第2章 音频信号的特征提取与表达  14-25
  2.1 音频信号的特征提取与表达  14-22
    2.1.1 音频信号的数字化  15
    2.1.2 音频信号的时域分析  15-19
    2.1.3 音频信号的频域分析  19-22
  2.2 音乐的旋律及表达  22-24
    2.2.1 音符及其特征  22
    2.2.2 旋律轮廓的表达  22-24
  2.3 本章小结  24-25
第3章 隐马尔可夫模型基本理论及算法  25-41
  3.1 隐马尔可夫模型定义  25-27
  3.2 隐马尔可夫模型原理  27-30
    3.2.1 隐马尔可夫过程参数集合  28-30
    3.2.2 隐马尔可夫过程经典问题  30
  3.3 隐马尔可夫模型经典问题的基本解法  30-38
    3.3.1 评估问题  30-34
    3.3.2 解码问题  34-36
    3.3.3 参数辩识问题  36-38
  3.4 HMM的类型  38-39
  3.5 HMM在实际应用中的改进  39-40
  3.6 HMM在哼唱检索中的可行性  40
  3.7 本章小结  40-41
第4章 基于LFPC的HMM的哼唱分类算法研究  41-48
  4.1 音频处理工具HTK简介  41-42
  4.2 基于LFPC的HMM的哼唱分类算法研究  42-47
  4.3 本章小结  47-48
第5章 HMM模型在哼唱检索系统中的应用  48-57
  5.1 乐曲库建立  48
  5.2 HMM模型中特征值的选取  48-51
  5.3 HMM模型的创建  51-54
  5.4 HMM参数的初始化  54
  5.5 HMM的训练  54-55
  5.6 旋律的识别  55-56
  5.7 实验结果  56
  5.8 本章小结  56-57
第6章 音乐哼唱检索设计及实现  57-62
  6.1 系统总体实现步骤  57
  6.2 系统结构  57-60
  6.3 系统实现  60-61
  6.4 系统性能分析  61
  6.5 本章小结  61-62
第7章 总结与展望  62-63
参考文献  63-65
附录  65-66
致谢  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 检索机
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