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基于内容音频检索综述作者：张建华汪鑫来源：《商情》2012年第02期[摘要]音频是一种重要的媒体，它包含丰富的听觉特征。
根据基于内容的音频检索的研究现状，本文总结出基于内容音频检索系统的概念，给出音频检索的基本结构，综述了音频检索的关键技术，并展望基于内容音频检索领域的发展前景。
[关键词]基于内容的音频检索音频特征提取音频分类音频检索引言随着多媒体和Internet的广泛应用和深入普及，多媒体数据的数量正在呈指数增长，音频数据作为多媒体数据的重要组成部分，其信息量也在迅速膨胀，如何快速、准确的检索到所需要的信息已经成为现代信息检索领域的一个重点。
基于文本检索的常规信息检索技术已经无法满足大量音频数据的检索需要，基于内容的音频信息检索技术应运而生。
基于内容的音频信息检索突破了传统的基于文本表达的局限，直接对音频进行分析，从中抽取内容特征，然后利用这些内容特征建立索引并进行检索，避免了用字符标识音频信息的转化过程。
他涉及音频数字信号处理、语音识别、信息检索、数据库系统、模式识别、人工智能、数据挖掘等许多相关技术，在Internet音乐检索、数字音乐图书馆、点歌系统等领域中具有重要的应用。
1基于内容的音频检索的概念基于内容的音频检索，指通过音频特征分析，对不同音频数据赋以不同语义，使具有相同语义的音频在听觉上保持相似。
该技术在许多领域都有极大应用价值。
基于内容的音频检索主要有两个方面的含义：一是检索音频内容本身，如通过“哼”某音乐的曲调查找音乐；二是检索与音频内容相关的信息，如通过语音查找说话人等。
基于内容的音频索引和检索通常采用下面的步骤：(1)将音频数据分类，通常可分为语音、音乐和噪声等类型。
(2)不同类型的音频数据可以以不同的方式进行处理和索引。
如，对语音可运用语音识别技术且可基于识别过的词汇对其进行索引。
(3)查询音频片段要同样地进行分类、处理和索引。
(4)根据查询索引和数据中音频索引之间的相似性，对音频片段进行检索。
基于内容检索的多媒体数据库系统与构建研究作者：曾子力来源：《新闻爱好者》2018年第10期当前，研究多媒体数据库内容检索、数据特点、数据库系统构建等都是热点问题，研究多媒体数据的管理和有效检索具有重要的理论与应用价值。
高性能计算机支持下的多媒体数据库性能的迅速提升，使得内容多媒体检索技术走向成熟，利用这门新型的数据库技术可以有效进行内容检索和查询。
因此，研究媒体数据库系统中的关键问题，如多媒体数据库系统的建模问题、多媒体数据库存储问题、多媒体数据库组织的策略与技术问题、内容检索的多媒体数据库体系结构问题、内容的多媒体数据的查询和检索问题、内容检索的图像和视频信息处理问题等方面的研究，都是目前从事多媒体数据库与内容检索研究者的重点研究课题。
为此，由马修军撰写的《多媒体数据库与内容检索》（2007年7月由北京大学出版社出版）一书，对内容检索的多媒体数据库系统研究，具有一定的启发、参考意义和作用。
该教材综合性地论述了多媒体信息检索最新技术以及多媒体信息管理技术和发展趋势。
本书在系统阐述各种媒体的内容检索技术基础之上，通过一个统一的理论框架，探究各种媒体检索技术的深度和广度。
在目前最新内容检索技术背景之下，重点阐述了多媒体数据库的关键技术，以便于读者理解和掌握。
多媒体数据库建设与理论研究也是当前设计所需要的，多媒体数据库建设、内容检索系统和商业多媒体数据库系统，都是当前我国重要科研课题，为图书查询工作带来了极大的便利。
书中，第一，阐述了特征抽取、内容表示、索引、数据检索、信息检索、用户任务、多媒体相关技术等有关概念，在此基础上，阐述了多媒体信息管理的技术需求、多媒体信息分类、多媒体信息管理功能需求，进一步阐述了多媒体技术、数据库管理系统、信息检索技术、模式识别技术等相关技术问题，以及发展趋势和未来的研究问题。
第二，论述了多媒体数据类型与编码，关于简单文本、结构化文本、文本压缩、数字图像、图形表示、图像压缩原理、静态图像压缩标准JPEG、声音和音频、声音的物理特性、声音的数字表示、电子乐器数字接口、音频压缩、视频和动画、模拟视频、数字视频、视频压缩、其他视频标准、多媒体表示标准、同步多媒体集成语言、MHEG标准、多媒体元数据标准、XML技术、语义Web与互操作、多媒体元数据标准化框架等。
音乐信息检索技术：音乐与人工智能的融合李伟;高智辉【摘要】音乐科技是一个典型的交叉学科领域,分为艺术部分和科技部分.近年来兴起的音乐信息检索技术(MIR)是音乐科技领域的重要组成部分.MIR领域包含数十个研究课题,可按照与各音乐要素的密切程度分为核心层和应用层.当前的MIR技术发展仍然面临诸多困难,但随着艺术与科技的不断融合,必将迎来其发展的辉煌时期.【期刊名称】《艺术探索》【年(卷),期】2018(032)005【总页数】5页(P112-116)【关键词】人工智能;音乐信息检索技术;音乐科技【作者】李伟;高智辉【作者单位】复旦大学计算机科学技术学院,上海201203;复旦大学信息科学与工程学院,上海200433【正文语种】中文【中图分类】J61一、音乐科技概况早在20世纪50年代，计算机刚刚产生，美国的一位化学博士就开始尝试运用计算机处理音乐。
随后几十年，欧美各国相继建立了多个大型音乐科技研究机构，如1975年建立的美国斯坦福大学的音乐及声学计算机研究中心（Center forComputer Research in Music and Acoustics，CCRMA）、1977 年建立的法国巴黎的声学与音乐研究与协调研究所（Institute for Research and Coordination Acoustic/Music，IRCAM）、1994年建立的西班牙巴塞罗那庞培法布拉（UPF）大学的音乐科技研究组（Music Technology Group，MTG）、2001年建立的英国伦敦女王大学数字音乐研究中心（Centrefor Digital Music，C4DM）等。
此外，在亚洲的日本、中国台湾等国家和地区也有多个该领域的公司（如雅马哈）和科研院所。
欧洲由于其浓厚的人文和艺术气息成了音乐科技的世界中心。
图1 音乐科技各领域关系图音乐科技是一个典型的交叉学科领域，分为艺术部分和科技部分。
基于内容的音乐检索研究随着多媒体技术的迅猛发展，人们用计算机存储和管理多媒体信息成为可能，然而现有的信息检索技术还不能有效地满足人们对海量信息的需求，过去的信息是大多数是以离散形式存储在关系数据库中，并通过结构化查询语言(SQL)来进行查询检索，而多媒体数据则是连续的、形式多样的、海量的信息，目前多媒体数据库通常的管理方法是人工的进行基于文本描述的分类和检索，文本描述虽然适用于某些多媒体数据，但是人工操作费力费时，对描述音乐来说是高度主观、不准确和存在误导的。
基于内容的技术目的就是为了解决这个问题，它可以分为分类和查询，即利用音乐本身的特征对其进行自动分类，取代手工的文本描述，用哼唱的方法进行查询。
先前的音乐检索假设处理对象是MIDI 格式的音乐数据，但是实际应用这种假设条件很难得到满足，更加常见的则是WAV 格式的音乐数据，如何检索WAV 格式的歌曲是本文所要解决的问题，通过对比哼唱歌曲和原歌曲的特征，基于改进的动态归整算法进行相似度计算，从而获得相应的检索结果。
音乐查询系统的结构可以用下图表示：预处理阶段从音乐数据库（可能是各种媒体格式）中提取旋律和节奏两个特征信息（一般是类似于音乐记谱的符号序列表示），保存为结构化的特征数据库，供查询时使用。
查询处理部分主要是将查询者哼唱的输入声音经过类似的处理变化成于数据库相同的特征表示以进行匹配。
将原始音乐数据和输入都转换为特征序列表示以后，就可以使用字符串匹配或文本搜索方法进行查询，匹配搜索引擎的作用就是将转换后的输入序列与经过预处理的特征数据库中的特征进行比对，找到可能匹配的结果，并且按照匹配的相似度排序输出结果。
这里的检索算法采用的是改进的动态时间归整匹配算法，模板匹配法是多维模式识别系统中最常用的一种相似度计算方法，在训练过程中，经过特征提取和特征维数的压缩，并采用聚类方法或其他方法，针对每个模式类别产生一个或记个模板，识别阶段将待识别模式的特征矢量与各模板进行相似度计算，然后判别它属于哪个类。
MUSIC 算法综述姓名：罗 涛 学号：06010120510 导师：张守宏1．引 言在阵列信号处理的许多应用中,需要准确估计空间信号源的方向及空间分布,通常称为“空间谱”。
传统的处理方法是利用天线波束作空域扫描,其缺点是分辨能力受到由阵列孔径大小决定的所谓瑞利限的限制。
一旦两个信号源处于波束之内时便无法分辨。
后来提出“超角分辨”技术,即可以突破瑞利限的限制,实现对处于同一波束内的信号源的分离。
在这些方法中,比较典型的有基于空间协方差矩阵特征值分解的一类算法,如Ｓｃｈｍｉｄｔ提出的多重信号分类(ＭＵＳＩＣ)法[1]、ｍｉｎ ｎｏｒｍ法以及Ｒｏｙ提出的基于旋转不变技术的信号参数估计方法(ＥＳＰＲＩＴ)[2]等。
它们利用空间协方差矩阵的特征向量来构造信号子空间与噪声子空间,由于它们相互正交或信号矢量经旋转后空间参数不变,因此可确定信号的波达方向。
但是,这些方法都是建立在不相干信号模型基础之上的。
对于有相干信号存在的情况,信号矢量将有可能落入噪声子空间中,导致空间协方差矩阵发生秩亏损,因此在这种情况下,基于空间协方差矩阵特征值分解的方法将会失效。
而多径相干信号在雷达、通信、声纳信号处理的应用中是很常见的。
如在雷达测高或低角跟踪的应用中,目标直接回波与地面反射波是强相关的;类似的例子还有通信中基站与移动台之间的信号传输,因此,在多径信号存在的情况下,如何进行高分辨处理是一个重要的研究课题。
目前已提出不少方法来解决这一问题[3～5,7]。
但这些方法大多是基于空间平滑技术来纠正协方差矩阵,然后应用ＭＵＳＩＣ等正交化方法进行处理。
当然高分辨技术还有最大似然(ＭＬ)方法等,但其运算量过大,难以实时实现,故这里不作考虑。
综上所述,上述方法都是基于空间协方差矩阵的特征值分解来构造信号子空间与噪声子空间的,只不过是采用空间平滑或降维等措施来解决空间协方差矩阵的秩亏损问题。
针对以上情况,本文也从另一个角度出发,寻求另一种矩阵,这种矩阵同样具有空间谱的特征,但却不受信号相关性的影响,从而可对多径相关信号作出正确的分离。
教育产业与教学实践162音乐基于数学建模方法的音乐家影响力分析李旭涛1，邝宏政1，齐治妃2（1河北工程大学数理科学与工程学院；2河北工程大学信息与电气工程学院）摘要：音乐是人类文化的重要组成部分，对人类的精神世界有着重要的影响。
为了进一步探索人类历史上音乐的发展过程和人类集体的当代音乐经验，我们建立了一个模型来探索这些问题。
本文中，我们建立了一个音乐影响者和追随者的复杂网络模型，并建立了一个参数指标来评估音乐人的音乐影响。
使用建立的模型，我们可以计算出任何音乐家的影响力和他自己的影响力。
我们建立了一个音乐影响者和追随者的复杂网络模型，并建立了一个参数指标I i 来评估音乐人的音乐影响。
使用建立的模型，我们可以计算出任何音乐家的影响力和他自己的影响力。
关键词：复杂网络；时间序列分析；音乐风格一、引言音乐有着几千年的悠久历史，是人类文化遗产的重要组成部分。
自古以来，音乐就发展并演变成多种体裁，不同体裁的音乐具有不同的特点，如结构、节奏和歌词。
这些流派的诞生或者说原始流派的转型推动了人类音乐的发展，这些变化或者说发展受到很多因素的影响，比如音乐家的灵感、社会政治的变化和发展，当然在音乐发展的过程中也有小的变化和小的创作积累。
音乐的诞生最终离不开音乐家的创作，当他们创作新的音乐时，会受到上述诸多因素的影响。
因此，为了进一步探索和理解音乐在人类历史发展中的作用，我们需要建立一个音乐发展的量化模型，以了解和衡量以前的音乐作品和音乐家对未来音乐发展的影响。
二、假设·我们假设当网络模型中的路径超过四个节点时，领导者对追随者几乎没有影响。
·假设网络模型中一个节点的渗透率小于3，则该节点所代表的音乐人几乎不受其他人作品的影响。
·我们假设时间本身对音乐的发展没有明显的影响。
·我们假设数据中的特征能够充分反映每一种音乐的特征。
图 1 ：网络模型示意图三、音乐影响力网络模型与贬值指数问题一是构建一个音乐影响者和追随者的复杂网络模型，即有向网络图模型。
