基于内容的音频信息检索
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音频检索的关键技术与挑战页数:7
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基于音频搜索源音频搜索引擎研究页数:5
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简析基于内容的音乐检索
维普资讯
２０ ０ ８年第 ２期
福
建
电
脑
３ ９
简析基 于 内容 的音乐检索
黄
【 摘
磊 ．冯
寅
ｆ ｆ大 学 智 能 科 学 系 人 工 智 能研 究 所 福 建 厦 门 ３ １０ ） 厦 － ｊ ６０ ５
要 １ ｋｒ内容的音 乐信息检 索就是把音 乐本 身的 内涵作为查询条件 ，对一个 由不 同格式音频媒体所构成的音 乐 ：＆ － －
一
奏 形 式 是经 常变 化 的 ．因 此 精 确 的 匹 配 在 旋 律 的 比较 上 会 产 生
音 色 如 ． 不 同 的乐 器 演 奏 或 人 声 唱 出同 一 旋 律就 会 对 人形 ３１ 频 符 号 序 列 音 乐 的 检 索 例 用 ．音 ．． 单 成 相 同旋 律 但 不 同 音 色 的 听 觉 ） 为查 询 条 件 ． 一 个 由不 同格 ３１１ 声 部 旋 律 的 基 于 串 的检 索 算 法 作 对
式 的 音 频 媒 体 （ ： Ｄ 、 ３或 ＷＡ 所 构 成 的音 乐 数 据 库 实 如 ＭＩ ＩＭＰ Ｖ）
施 查 询 的过 程 对 于 很 多人 来 讲 ．记 住 音 乐 的旋 律 比记 住 曲名 或 演 唱者 要 来 得容 易得 多 许 多 耳 熟 能 详 的 音 乐 ． 如儿 歌或 民 歌 等 ， 们 都 我 不 知道 曲名 和 演 唱 者 ． 我 们 往 往 能 哼上 一 两句 。显 而 易 见 ， 但 单
数 据 库 实施 查询 的过 程 。 文 章 全 面 总 结 了这 一 领 域 所 取 得 的 主要 研 究 成 果 ， 点 介 绍 了在 音 频 符 号 序 列 音 乐检 索 和 波 形 音 重
乐数 据 检 索 中所 使 用 的 各 种 智 能 分 析 检 索方 法 ， 列 举 了 当前 较 具 规 模 和 影 响 力 的项 目和 系统 。 并
２０ ０ ８年第 ２期
福
建
电
脑
３ ９
简析基 于 内容 的音乐检索
黄
【 摘
磊 ．冯
寅
ｆ ｆ大 学 智 能 科 学 系 人 工 智 能研 究 所 福 建 厦 门 ３ １０ ） 厦 － ｊ ６０ ５
要 １ ｋｒ内容的音 乐信息检 索就是把音 乐本 身的 内涵作为查询条件 ，对一个 由不 同格式音频媒体所构成的音 乐 ：＆ － －
一
奏 形 式 是经 常变 化 的 ．因 此 精 确 的 匹 配 在 旋 律 的 比较 上 会 产 生
音 色 如 ． 不 同 的乐 器 演 奏 或 人 声 唱 出同 一 旋 律就 会 对 人形 ３１ 频 符 号 序 列 音 乐 的 检 索 例 用 ．音 ．． 单 成 相 同旋 律 但 不 同 音 色 的 听 觉 ） 为查 询 条 件 ． 一 个 由不 同格 ３１１ 声 部 旋 律 的 基 于 串 的检 索 算 法 作 对
式 的 音 频 媒 体 （ ： Ｄ 、 ３或 ＷＡ 所 构 成 的音 乐 数 据 库 实 如 ＭＩ ＩＭＰ Ｖ）
施 查 询 的过 程 对 于 很 多人 来 讲 ．记 住 音 乐 的旋 律 比记 住 曲名 或 演 唱者 要 来 得容 易得 多 许 多 耳 熟 能 详 的 音 乐 ． 如儿 歌或 民 歌 等 ， 们 都 我 不 知道 曲名 和 演 唱 者 ． 我 们 往 往 能 哼上 一 两句 。显 而 易 见 ， 但 单
数 据 库 实施 查询 的过 程 。 文 章 全 面 总 结 了这 一 领 域 所 取 得 的 主要 研 究 成 果 ， 点 介 绍 了在 音 频 符 号 序 列 音 乐检 索 和 波 形 音 重
乐数 据 检 索 中所 使 用 的 各 种 智 能 分 析 检 索方 法 ， 列 举 了 当前 较 具 规 模 和 影 响 力 的项 目和 系统 。 并
基于内容的音频检索技术研究
语音分 帧 ：
ｉ ｔａ＝８ ｎ ０，ｂ＝０， ｃ＝８ ０；
音频检索测试实验
（） １常规 的信息检索 ： 基于 文本 的检索 方法 ， 这是 即利 用一组关键字组成 的查 询来 搜索需 要 的文本 文档． 可以 这 利用 Ｓ Ｌ语言实现． Ｑ
（ ） 哼 唱” ２“ 检索 ： 这是 常用 的基 于 内容 的音频 检索 方 式． 查询 与用户 “ ” 哼 出来 的音频 相 似 的音频 数据 ． 在该 测
关键词 ： 于 内容 的音频检 索 ； 基 特征提取 ； 音频 中图分类号 ：Ｐ ９ ． Ｔ ３ １３
引 言
文献标识码 ： Ａ
ｆ （ ｌ ｗ ｗ＜＝ｌｎＩ Ｌｇ ＆ ｔｍ［ ］ ０ ３； ０ ｍ ＝ ； ｒ Ｉ ．ａ ａ ＆ Ｉ ｗ ＞ ．ｆ ｗ ｌ ￣ｘ — ｌ
＋＋ ） ； ｆ （Ｗ— ｍｌ＞ ＝５）｛
ｐｒ Ｄｔ ｉ．ＰｅＴ ＝ｊ Ｆｍ ａ ［］ｎ ｉｈ ａ ｔ ； ｊ＝０ ｝ ｝ ；｝ 自相关系数特征提取 ：
ｍ
＿
所 固有的特征而不是人工标注 的外部属性 或者关键词对音
频进 行检索．
ｍ ｍ ｅ（ｆ ｍ， ，８ ｅｆｍｍ）） ｅ ｓｔ ｉ ｌ ０ ｉ ｏ（ ｚ ； ｆｒ ｏ（ｍｌ＝ ； ＜ ＝ ＿ ａｔ ｇ ｍｌ ０ ｍｌ ｍ ￣ ｘａ ； ＋＋ ）｛
ｆｒ ｂ ； ２ ６ ｂ＋＋） ｏ（ ＝０ ｂ＜ ５ ； ｛
ｉ ｃ ２ １ ｆ ＜９ ０ ） （
｛［］ ｂ ＝ ［ ＋＋］ ｙｉ［ ］ ｘ ｃ ； ｐ ｎ （ ％ｄ ｎ ，［］ｂ ） ｝ ｒｆ ” 、”ｙｉ［ ］ ； ｉ ｅ ｅ ｒ ｋ； ｌ ｌ ｅ ｝ ８ｂ ａ
＿
基于 内容的音频检索 是指研 究 如何 利用音 频 的幅度 、 频谱等物理特征 ， 、 高、 响度 音 音色 等 听觉特 征 ， 词字 、 旋律 等语 义特征实现与音频 内容信 息相 关 的检 索 【 ． 突破 了 ２它 】
ｉ ｔａ＝８ ｎ ０，ｂ＝０， ｃ＝８ ０；
音频检索测试实验
（） １常规 的信息检索 ： 基于 文本 的检索 方法 ， 这是 即利 用一组关键字组成 的查 询来 搜索需 要 的文本 文档． 可以 这 利用 Ｓ Ｌ语言实现． Ｑ
（ ） 哼 唱” ２“ 检索 ： 这是 常用 的基 于 内容 的音频 检索 方 式． 查询 与用户 “ ” 哼 出来 的音频 相 似 的音频 数据 ． 在该 测
关键词 ： 于 内容 的音频检 索 ； 基 特征提取 ； 音频 中图分类号 ：Ｐ ９ ． Ｔ ３ １３
引 言
文献标识码 ： Ａ
ｆ （ ｌ ｗ ｗ＜＝ｌｎＩ Ｌｇ ＆ ｔｍ［ ］ ０ ３； ０ ｍ ＝ ； ｒ Ｉ ．ａ ａ ＆ Ｉ ｗ ＞ ．ｆ ｗ ｌ ￣ｘ — ｌ
＋＋ ） ； ｆ （Ｗ— ｍｌ＞ ＝５）｛
ｐｒ Ｄｔ ｉ．ＰｅＴ ＝ｊ Ｆｍ ａ ［］ｎ ｉｈ ａ ｔ ； ｊ＝０ ｝ ｝ ；｝ 自相关系数特征提取 ：
ｍ
＿
所 固有的特征而不是人工标注 的外部属性 或者关键词对音
频进 行检索．
ｍ ｍ ｅ（ｆ ｍ， ，８ ｅｆｍｍ）） ｅ ｓｔ ｉ ｌ ０ ｉ ｏ（ ｚ ； ｆｒ ｏ（ｍｌ＝ ； ＜ ＝ ＿ ａｔ ｇ ｍｌ ０ ｍｌ ｍ ￣ ｘａ ； ＋＋ ）｛
ｆｒ ｂ ； ２ ６ ｂ＋＋） ｏ（ ＝０ ｂ＜ ５ ； ｛
ｉ ｃ ２ １ ｆ ＜９ ０ ） （
｛［］ ｂ ＝ ［ ＋＋］ ｙｉ［ ］ ｘ ｃ ； ｐ ｎ （ ％ｄ ｎ ，［］ｂ ） ｝ ｒｆ ” 、”ｙｉ［ ］ ； ｉ ｅ ｅ ｒ ｋ； ｌ ｌ ｅ ｝ ８ｂ ａ
＿
基于 内容的音频检索 是指研 究 如何 利用音 频 的幅度 、 频谱等物理特征 ， 、 高、 响度 音 音色 等 听觉特 征 ， 词字 、 旋律 等语 义特征实现与音频 内容信 息相 关 的检 索 【 ． 突破 了 ２它 】
基于内容的音乐检索关键技术研究
基 于 内容 的音 乐 检索 关 键 技 术 研究
林小兰， 王晓光， 王晖
（ 中国传媒 大学 ， 北京 １０ ２ ） ０ ０ ４
摘要 ： 随着音 乐资源地 不断增 多， 人们 迫切 需要便捷 地选择 和管理 音乐的方法 ， 于内容的音 乐检 索因此成 了近几 基 年的研究热点之一。本文围绕基 于音 乐内容检 索的关键技 术进行研 究 ， 改进音 乐特征提取 的 、 叉 的科 学 ， 交 旨在检 索 音 乐 中
的信息。１６ 年 Ｍｃａｌ ａｓ ｒ ９６ ｉ ｅ Ｋ ｓｅ 提出音乐信息检索 ｈ ｌ 这个术语 ， 他描述了一种称为音乐信息检索的汇编 类 编程语 言 ， 可用 于 导航 乐 谱并 找 到满 足 一 定标 准
Ｔ ｉｐ ｐ ｒｏｕｅ ｎｋｙｔ ｈ ｏ ｇ ｓ ｅｅｒｈｏ ｎｅｔ ａｅ ｓ ｅ ｉｖ１ ｅ ａ ｉ ｐｏｅ ｅｉ ｈｓ ａｅ ｃｓｓ ｅ ｃ ｎ ｌ ｅ ｓａｃ ｆ ｏ ｔ —ｂ ｓｄｍｕｉ ｒｔｅａ．Ｓ ｒ ｌｍ ｒｖｄｄｓ ｎ ｆ ｏ ｅ ｏ ｉ ｒ ｅ ｎ ｃ ｒ ｉ ｇ
ｓ ｈｓ ｕ ．
Ｋｅ ｗｏ ｄｓ ｍｕｓｃ ｒ ｔ ｅ ａ ；ｆ ａ ｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ；ｓｒｎ ｔｈｉ ｙ ｒ ： ｉ ｅｒ ｖ ｉ ｌ ｅ ｔ ｒ ｘｒ ｃｉ ｏ ｔ ｇ ｍａｃ ｎｇ；ｆａ ｕ ｅ ｓｍｉ ｒｔ ｉ ｅ ｔ ｒ ｉ ｌ ｉ ｙ ａ
ｐ ｎｓ 。用 于匹 配 的 方 法 主要 有 字 符 串匹 配 技术 、 ｉ ｒ ｔ）
ｍｅｈｏ ｒ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓ ｐ ｐｅ ｎｃｕ ｉ ｇ ｆａｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ， ｔｈ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｅｃ．Ａｎ ｈ ｏ ｇ ｔ ｄｓｗｅｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｒ ｉ ｌ ｄ ｎ ｅ ｔｒ ｘｒ ｃ ｉ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｔ ｏ ｄ ｔｒｕ ｈ ｔ ｃ ｕ ｌｍｕ ｉ ｅ ｒｅ ａ ｙ ｔｍ ａ ｅ ｖ ｕ ｔ ｄ ｔ ｓ ｅ ｓｔ ｅ ｅ ｅ ｕ ｒ ｄ ｔ ｃ ｉｖ ｈｅｄ ｓｒｄ ｒ — ｈｅ ａ ｔ ａ ｓｃ ｒ ｔ ｖ ｌｓ ｓｅ ｈ ｓｂｅ ｎ ｅ ａ ａｅ ｏ ａ ｓ ｓ ｈｅｌ ｖ ｌｒ ｑ ｉｅ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ｔ ｅ ｉｅ ｅ ｉ ｌ
信息检索重点复习资料 2
第一章信息检索概述信息检索（IR）：将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出有关信息的过程。
信息素养:人们在解答问题时利用信息的技术和技能。
信息检索与文献检索的主要区别：文献检索是以获取文献信息为目的的检索，信息检索是收集，组织，存储一定范畴的信息，并根据用户需求查询文献中的信息或知识单元，比文献检索更深入。
信息检索的分类：1、根据检索手段不同可分为1）手工检索2）光盘检索3）联机检索4）网络检索 2根据检索对象形式不同可分为文本检索、数值检索、音频与视频检索。
信息检索的原理：通过对大量的分散无序的文献信息进行收集、加工、组织、存储，建立各种各样的检索系统，并通过一定的方法和手段使存储和检索这两个过程所采用的特征标识达到一致，以便有效的获得和利用信息源。
存储是检索的基础，检索是存储的目的。
信息检索语言是人们在加工、存储和检索信息时用来描述信息内容喝信息需求的词汇或符号及其使用规则构成的供标引和检索的工具。
信息检索系统是具有信息存储和信息查询功能的一类信息服务设施。
其物理结构：是信息检索所用的硬件资源、系统软件以及信息资源集合（数据库）的总和。
信息检索语言的主要目的：把存储和检索联系起来，把标引人员和用户联系起来，以便取得共同理解，实现交流。
信息检索的历史:最早的信息检索主要依靠信息分类。
1手工检索 2机械信息检索。
3脱机批处理检索是计算机初期使用的一种检索系统 4联机检索 5光盘检索 6 网络信息检索后四者统称为计算机信息检索信息检索的三个经典模型：1布尔模型 2向量空间模型 3概率模型1浏览型模型:扁平式模型、结构导向模型、超文本模型 2检索型模型：结构化模型、基于内容的检索型模型。
信息检索模型是信息检索的核心。
信息检索系统：是具有信息存储和信息查询功能的一类服务设施。
信息检索系统按功能划分5种类型:文献检索系统DRS、数据库管理系统DBMS、自动问答系统QAS、管理信息系统MIS、决策支持系统DSS.信息检索物理结构1计算机硬件2软件3数据库信息检索的逻辑结构是指系统所包括的功能模块或子系统及其相互关系。
信息检索的种类
信息检索的种类信息检索是指使用计算机技术，通过输入关键词等方式，获取网络中的相关文本、数据和图像等信息的过程。
信息检索由于其重要性和广泛应用，已经发展出了多种检索分类。
本文将介绍信息检索的五种分类。
1. 文本检索文本检索是信息检索中最常见的形式。
这种检索是指用户输入关键词，然后计算机返回文本文件中包含这些关键词的所有文件。
文本检索可以通过基本类型、布尔运算符或者向量空间模型（VSM）等方法进行操作，其有利于搜索具有某些特定主题的文档，是最基本的信息检索。
2. 图像检索图像检索是指使用图像描述或样本图片查询相关图片的过程。
图像检索非常重要，因为纯文本检索无法满足人们对照片和其他图像的搜索需求。
图像检索可能涉及到基于颜色、文本、纹理、形状等方面的各种特征，并选择相应的图像来用于搜索。
3. 音频检索音频检索是指使用计算机技术检索音频文件，包括闻起来很棒的歌曲和其他类型的声音剪辑。
音频检索算法通常分为两种类型：基于内容的检索和基于元数据的检索。
此外，用户也可以从网络信息库中搜索他们想要的音频，比如在一些音乐网站上搜索本地或全球性的音频。
4. 视频检索视频检索是一种查询视频文件的方法，可以检索包含关键字的视频文件。
与图像检索类似，视频检索的算法通常需要基于视觉、颜色、文本、音频等多种特征进行，从而能够实现更准确的检索。
5. 数据库检索数据库检索是指通过结构化查询语言（SQL）搜索关系数据库中的记录。
这种检索可以是基于关键词、數值等方式搜索数据，也可以是基于特定的数据库软件检索；除此之外，还可以实现通过网络收集的信息库上进行搜索。
总之，信息检索是现代计算机和网络技术中的一个重要组成部分，随着信息存储和收集的不断增加，信息检索的重要性也在不断提高。
越来越多的互联网用户对信息检索进行了更为广泛的尝试，从而开拓了新的检索领域和方法。
多媒体信息检索
视频分割、代表帧和动态特征提取是基于内容的视频检 索的关键技术。
卡内基·梅隆大学的informedia数字视 频图书馆系统
CMU Informedia Video Research 结合语音识别、视频分析和文本检索技术，支
多媒体信息检索
102131387 庄子匀
概念
多媒体检索是一种基于内容特征的检索（CBR： content-based retrieval）。
基于内容的检索是对媒体对象的内容及上下文 语义环境进行检索，如图像中的颜色、纹理、 形状，视频中的镜头、场景、镜头的运动，声 音中的音调、响度、音色等。
s/Video_Mail_Retrieval_Voice 音频处理较出色
美国Muscle fish公司基于内容的音频 检索系统
Content-Based Retrieval of Audio /cbrdemo.html 较为完整的原型系统 对音频的检索和分类有较高的准确率
索手段 系统结构及所用技术对后来的视频检索有
深远的影响
Photobook
/vismod/dem os/photobook/
由MIT的媒体实验室开发研制 图像在存储时按人脸、形状或纹理特性自
动分类 图像根据类别通过显著语义特征压缩编码
Visual Retrieval (biodiversity collections)、 Visual Retrieval with relevance feedback （satellite images）、partial visual queries (local descriptors)和3D retrieval
基于内容的视频检索
通过对非结构化的视频数据进行结构化分析和处理，采 用视频分割技术，将连续的视频流划分为具有特定语义 的视频片段——镜头，作为检索的基本单元，在此基础 上进行代表帧(representative frame)的提取和动态特征 的提取，形成描述镜头的特征索引
卡内基·梅隆大学的informedia数字视 频图书馆系统
CMU Informedia Video Research 结合语音识别、视频分析和文本检索技术，支
多媒体信息检索
102131387 庄子匀
概念
多媒体检索是一种基于内容特征的检索（CBR： content-based retrieval）。
基于内容的检索是对媒体对象的内容及上下文 语义环境进行检索，如图像中的颜色、纹理、 形状，视频中的镜头、场景、镜头的运动，声 音中的音调、响度、音色等。
s/Video_Mail_Retrieval_Voice 音频处理较出色
美国Muscle fish公司基于内容的音频 检索系统
Content-Based Retrieval of Audio /cbrdemo.html 较为完整的原型系统 对音频的检索和分类有较高的准确率
索手段 系统结构及所用技术对后来的视频检索有
深远的影响
Photobook
/vismod/dem os/photobook/
由MIT的媒体实验室开发研制 图像在存储时按人脸、形状或纹理特性自
动分类 图像根据类别通过显著语义特征压缩编码
Visual Retrieval (biodiversity collections)、 Visual Retrieval with relevance feedback （satellite images）、partial visual queries (local descriptors)和3D retrieval
基于内容的视频检索
通过对非结构化的视频数据进行结构化分析和处理，采 用视频分割技术，将连续的视频流划分为具有特定语义 的视频片段——镜头，作为检索的基本单元，在此基础 上进行代表帧(representative frame)的提取和动态特征 的提取，形成描述镜头的特征索引
基于内容的检索技术与多媒体数据库
科技信息
计 算机 与 Байду номын сангаас络
基 于内 窖昀 植 索 技 术 与多 媳 傩 数据 库
华 东师 范大 学教 育信 息技术 学 系 上 海农林 职业技 术 学院应 用外语 系 张翠 玉
［ 摘 要］ 本文主要讨论 了 多媒体数据库的检索技术 中， 在 围绕图像、 视频 、 音频等 多 媒体信息 ， 实现对多媒体数据库基于内容的检索。 ［ 关键词 ］ 多媒体 基于 内容的检 索 视频 音频 查询接 口 多媒体是将计算机 、 电视机 、 录像机 、 录音机 和游 戏机 等技术融 为 体 ， 电脑与用户之间可以相互交流的操作环境 。 形成 它可以接收外部 图像 、 声音 、 录像及各种 媒体信息 ， 经计算机加 工处 理后以图片 、 文字 、 声音 、 动画等 多种方 式输 出 ， 实现输入输 出方式 的多元 化 ， 改变 了计算 机只能输入输 出文字 、 数据 的局限 ， 计算 机开始 能说会 唱起来 。在计算 机和通信领域 ， 我们所指的信息 的正 文、 图形 、 声音 、 图像 、 画， 可以 动 都 称为媒体 。 从计算机和通信设备处理信息的角度来看 ， 我们可以将 自 然 界和人类社会原始信息存在 的形式——数据 、 文字 、 有声的语言 、 音响 、 绘 画、 动画 、 图像（ 静态 的照片和动态 的电影 、 电视和录像 ） ， 等 归结为三 种最基本的媒体 ：声 、图 、 。传统 的计算机 只能够处理单媒体—— 文 “ ” 电视能够传播声 、 文集成信息 ， 文 ， 图、 但它不是多媒体系统 。通过 电 视， 我们只能单向被 动地接受信息 ， 不能双 向地 、 主动地处理信息 ， 没有 所谓的交互性。可视电话虽然有交互性 ， 但我们仅仅能够听到声音 ， 见 到谈话人 的形象 ， 也不是 多媒体 。所谓多媒体 ， 是指能够 同时采集 、 处 理、 编辑 、 存储 和展示两个或 以上不 同类型信息媒体的技术 ， 这些 信息 媒体包括文字 、 声音 、 图形 、 图像 、 动画和活动影像等。 多媒 体数据包含有 图像 、 视频 、 音频等十分丰富的信息内容 ， 有着 ： 数据量大 、 数据类型多 、 数据类型差别大 、 输入和输出复杂等特点 。 多媒 体数据大多具有难 以用符号描述的特征 ， 如图像中的颜 色分布 ， 视频中 的运动 、 音频 中的音调等 ， 由于它们属 于非格式化数据 ， 以对其 进行 所 查询和处理 就相 当困难 ， 即基于内容 的检索 问题。 多媒体 数据库 Ｍ ＢＭ ｈ ｎｄ ａ ｂｓ 是建立多媒体应用软件 系 Ｄ （ ｕ ｉ ｅｉ Ｄ ｔ ａｅ ｉ ａ ａ ） 统最重要 的工具 。 它是数据库技术与多媒体技术结合 的产物。 多媒 体数 据库不是对现有的数据进行界面上的包装 ，而是从 多媒体数据 与信 息 本身的特性 出发 ， 考虑将其 引入到数据库中之后而带来 的有关问题。多 媒体数据库从本质上来说 ， 要解 决三个 难题 。第一是 信息媒体 的多样 化， 不仅仅是数值数据和字符数据 ， 要扩 大到多媒体数据 的存储 、 组织 、 使用和管理 。 第二要解决 多媒体数据集成或表现集成 ， 实现多媒体 数据 之间的交叉调用和融合 ， 成粒度越细 ， 集 多媒体一体 化表现才越强 ， 应 用 的价值也才越大。第 三是多媒体数据与人之 间的交互性。 随着互联网的发展 ， 对多媒体数据的检索要求越来越多。在传统 的 数据库检索 中， 一般采用 的是基于标识符 、 属性 、 字等形式的检索 关键 方 法， 这些方法只与数据类 型和数据结构有关 ， 不需要对 内容作任何分 析。这种传统的基于结构化 的关 系数据库检索方式并不适合非结构化 的多媒体数据的检索 ， 为多媒体数据的检索提 出了新的要求。 这就 多媒 体数据库在其应用中并不满足 于这些简单 的检索方式 ，而需要分析媒 体 的语 义内容 ， 得到更深 的检索层次 。如 “ 查找包含人脸的所有 图像 ” ， 这种检 索就涉及到图像 的内容 ， 它很难用一般 的形式进行描述。 概括地 说： 涉及媒体 内容和语义理解 的检索都可以归纳为基于内容的检索 。 基 于内容检索 ， 就是从多媒体数据 中提取 出特定 的信息线索 ， 然后 根据这些线索从大量的数据库 中， 检索 出具有相似特征 的多媒体数据 。 基于内容 的检索是一门新 的信息检索技术 。它 以认知科学 、 用户模型 、 模式识别 、数据库管理 系统 、信息检索等领域 的研究方法和技术为基 础， 研究新的媒体数据 的表示 与数据存储模式 、 有效 可靠 的查询方法 、 智 能查 匐接 口等。 基 于内容 的检 索是对媒 体对象 的内容及 上下文语 义环境 进行检 二 索， 如 像 中的颜色 、 纹理 、 形状 ， 视频中的镜头 、 场景 、 头的运动 ， 镜 声 音 中的音调 、 响度 、 音色等 。基 于内容 的检索 突破 了传统 的基于文本检 索技术 的局 限 ， 直接对 图像 、 视频 、 频 内容进 行分析 ， 音 抽取特 征和语 义， Ｊ 利月 这些内容特征建立索引并进行检索 。在这一检索过程 中， 它主 要 以图像 处理 、 模式识别 、 计算 机视觉 、 图像理解等学科 中的一些方法 为部分基础技术 ， 多种技术的合成。 是 、 与传统的信息检索相 比， 基于内容的检索有如下特点 ： ｆ 从媒体 内容中提取信息线索 。基于 内容 的检索突破 了传统 的基 １ ） 于关键词 检索的局限 ， 直接对 图像 、 频 、 视 音频进行分析 ， 取特征 ， 抽 使 得检索更加媒体对象。 ｆ１ ２提取特征的方法多种多样 。 以图像 的提取为例 ， 可以提取形状特 征、 颜色特征 、 轮廓特征等 。 ｆ） ３人机交互进行。 一般地人类对 于特征 比较敏感 ， 能迅速分辨 出目 标 的轮廓 、 音乐的旋律等 ， 但对 于大量的对象 ， 一方 面难 以记 住这些特 征， 另一方面人工从 大量数据 中查找 目 标效率非常低。因此 ， 使用基于 内容检索 的系统时 ， 与计算机相互配合 ， 人 进行启发式检索是一种有效
计 算机 与 Байду номын сангаас络
基 于内 窖昀 植 索 技 术 与多 媳 傩 数据 库
华 东师 范大 学教 育信 息技术 学 系 上 海农林 职业技 术 学院应 用外语 系 张翠 玉
［ 摘 要］ 本文主要讨论 了 多媒体数据库的检索技术 中， 在 围绕图像、 视频 、 音频等 多 媒体信息 ， 实现对多媒体数据库基于内容的检索。 ［ 关键词 ］ 多媒体 基于 内容的检 索 视频 音频 查询接 口 多媒体是将计算机 、 电视机 、 录像机 、 录音机 和游 戏机 等技术融 为 体 ， 电脑与用户之间可以相互交流的操作环境 。 形成 它可以接收外部 图像 、 声音 、 录像及各种 媒体信息 ， 经计算机加 工处 理后以图片 、 文字 、 声音 、 动画等 多种方 式输 出 ， 实现输入输 出方式 的多元 化 ， 改变 了计算 机只能输入输 出文字 、 数据 的局限 ， 计算 机开始 能说会 唱起来 。在计算 机和通信领域 ， 我们所指的信息 的正 文、 图形 、 声音 、 图像 、 画， 可以 动 都 称为媒体 。 从计算机和通信设备处理信息的角度来看 ， 我们可以将 自 然 界和人类社会原始信息存在 的形式——数据 、 文字 、 有声的语言 、 音响 、 绘 画、 动画 、 图像（ 静态 的照片和动态 的电影 、 电视和录像 ） ， 等 归结为三 种最基本的媒体 ：声 、图 、 。传统 的计算机 只能够处理单媒体—— 文 “ ” 电视能够传播声 、 文集成信息 ， 文 ， 图、 但它不是多媒体系统 。通过 电 视， 我们只能单向被 动地接受信息 ， 不能双 向地 、 主动地处理信息 ， 没有 所谓的交互性。可视电话虽然有交互性 ， 但我们仅仅能够听到声音 ， 见 到谈话人 的形象 ， 也不是 多媒体 。所谓多媒体 ， 是指能够 同时采集 、 处 理、 编辑 、 存储 和展示两个或 以上不 同类型信息媒体的技术 ， 这些 信息 媒体包括文字 、 声音 、 图形 、 图像 、 动画和活动影像等。 多媒 体数据包含有 图像 、 视频 、 音频等十分丰富的信息内容 ， 有着 ： 数据量大 、 数据类型多 、 数据类型差别大 、 输入和输出复杂等特点 。 多媒 体数据大多具有难 以用符号描述的特征 ， 如图像中的颜 色分布 ， 视频中 的运动 、 音频 中的音调等 ， 由于它们属 于非格式化数据 ， 以对其 进行 所 查询和处理 就相 当困难 ， 即基于内容 的检索 问题。 多媒体 数据库 Ｍ ＢＭ ｈ ｎｄ ａ ｂｓ 是建立多媒体应用软件 系 Ｄ （ ｕ ｉ ｅｉ Ｄ ｔ ａｅ ｉ ａ ａ ） 统最重要 的工具 。 它是数据库技术与多媒体技术结合 的产物。 多媒 体数 据库不是对现有的数据进行界面上的包装 ，而是从 多媒体数据 与信 息 本身的特性 出发 ， 考虑将其 引入到数据库中之后而带来 的有关问题。多 媒体数据库从本质上来说 ， 要解 决三个 难题 。第一是 信息媒体 的多样 化， 不仅仅是数值数据和字符数据 ， 要扩 大到多媒体数据 的存储 、 组织 、 使用和管理 。 第二要解决 多媒体数据集成或表现集成 ， 实现多媒体 数据 之间的交叉调用和融合 ， 成粒度越细 ， 集 多媒体一体 化表现才越强 ， 应 用 的价值也才越大。第 三是多媒体数据与人之 间的交互性。 随着互联网的发展 ， 对多媒体数据的检索要求越来越多。在传统 的 数据库检索 中， 一般采用 的是基于标识符 、 属性 、 字等形式的检索 关键 方 法， 这些方法只与数据类 型和数据结构有关 ， 不需要对 内容作任何分 析。这种传统的基于结构化 的关 系数据库检索方式并不适合非结构化 的多媒体数据的检索 ， 为多媒体数据的检索提 出了新的要求。 这就 多媒 体数据库在其应用中并不满足 于这些简单 的检索方式 ，而需要分析媒 体 的语 义内容 ， 得到更深 的检索层次 。如 “ 查找包含人脸的所有 图像 ” ， 这种检 索就涉及到图像 的内容 ， 它很难用一般 的形式进行描述。 概括地 说： 涉及媒体 内容和语义理解 的检索都可以归纳为基于内容的检索 。 基 于内容检索 ， 就是从多媒体数据 中提取 出特定 的信息线索 ， 然后 根据这些线索从大量的数据库 中， 检索 出具有相似特征 的多媒体数据 。 基于内容 的检索是一门新 的信息检索技术 。它 以认知科学 、 用户模型 、 模式识别 、数据库管理 系统 、信息检索等领域 的研究方法和技术为基 础， 研究新的媒体数据 的表示 与数据存储模式 、 有效 可靠 的查询方法 、 智 能查 匐接 口等。 基 于内容 的检 索是对媒 体对象 的内容及 上下文语 义环境 进行检 二 索， 如 像 中的颜色 、 纹理 、 形状 ， 视频中的镜头 、 场景 、 头的运动 ， 镜 声 音 中的音调 、 响度 、 音色等 。基 于内容 的检索 突破 了传统 的基于文本检 索技术 的局 限 ， 直接对 图像 、 视频 、 频 内容进 行分析 ， 音 抽取特 征和语 义， Ｊ 利月 这些内容特征建立索引并进行检索 。在这一检索过程 中， 它主 要 以图像 处理 、 模式识别 、 计算 机视觉 、 图像理解等学科 中的一些方法 为部分基础技术 ， 多种技术的合成。 是 、 与传统的信息检索相 比， 基于内容的检索有如下特点 ： ｆ 从媒体 内容中提取信息线索 。基于 内容 的检索突破 了传统 的基 １ ） 于关键词 检索的局限 ， 直接对 图像 、 频 、 视 音频进行分析 ， 取特征 ， 抽 使 得检索更加媒体对象。 ｆ１ ２提取特征的方法多种多样 。 以图像 的提取为例 ， 可以提取形状特 征、 颜色特征 、 轮廓特征等 。 ｆ） ３人机交互进行。 一般地人类对 于特征 比较敏感 ， 能迅速分辨 出目 标 的轮廓 、 音乐的旋律等 ， 但对 于大量的对象 ， 一方 面难 以记 住这些特 征， 另一方面人工从 大量数据 中查找 目 标效率非常低。因此 ， 使用基于 内容检索 的系统时 ， 与计算机相互配合 ， 人 进行启发式检索是一种有效
基于内容的音乐检索及其在媒资管理系统中的应用
维普资讯
ｒ
ｙｓ ｅ ｔｍ
ｌ ｈ ｏｏｙ ｅ ｎ ｌｇ ｃ
创作时间 标题 、 作者等 ， 其检 索方式一般采用传统 Ｂ 树 索 ＋
一
摘
要
引。基于内容的检索 （ ｏ ｔｎ—ａｅ ｅ ｉｖ１ Ｂ Ｃ ｎ ｔ ｓｄ Ｒ ｔｅａ．Ｃ Ｒ）方法 ｅ ｂ ｒ
决的问题 。 多媒体数据库技术就是研 究如何管理和存储文本
图像 音频 视 频等多媒体数据 ．并提供对这些数据进行有 效 的检 索机 制的技 术。所谓基于 内容 的检 索是对媒体对象 的 内容及上 下文语义 环境 进行检索 ． 图像 中的颜色 、 如 纹理 形
状 ．视频 中的镜头 场景 镜头 的运动 ．声音 中的音调 音 强 音色等 。基 于内容 的检索突破 了传统的基于文本检索技
们不再依赖 用户注释 即可查询 到 目标乐 曲。
关键 词 ——————————一
基 ｆ 内 容 检 索 特 征 抽 取 模 式发 现 音乐 数 据 库
基于内容的 音乐检 索
２ 音乐信息检索 的方式 ． １ 基于内容的音乐检索概 述 ．
随着信息技术 和网络技术 的发展 ． 人类社会积累了大量 的多媒体数据 ，而且数据量持续 、快速地增长 。如何实现多
据库技术 的研究一直是 多媒体数据库技术研究的重要 组成部
现代咆槐技
２ ０７ ５ ０
．。 ｝ Ｊ ９
维普资讯
￡ 心 ｌ 】
技
７ Ｉ ｔ
引大大增加了人工注释 的强度 并且导致人 工注释越来越不 可能 。
特点 ： ●相似度检索 ：Ｃ ＭＲ采用近似匹配的方法和技术 ，通 Ｂ
很难 用精确 的语言进 行描述 。通过 在查询中出示例子 பைடு நூலகம்用
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创作时间 标题 、 作者等 ， 其检 索方式一般采用传统 Ｂ 树 索 ＋
一
摘
要
引。基于内容的检索 （ ｏ ｔｎ—ａｅ ｅ ｉｖ１ Ｂ Ｃ ｎ ｔ ｓｄ Ｒ ｔｅａ．Ｃ Ｒ）方法 ｅ ｂ ｒ
决的问题 。 多媒体数据库技术就是研 究如何管理和存储文本
图像 音频 视 频等多媒体数据 ．并提供对这些数据进行有 效 的检 索机 制的技 术。所谓基于 内容 的检 索是对媒体对象 的 内容及上 下文语义 环境 进行检索 ． 图像 中的颜色 、 如 纹理 形
状 ．视频 中的镜头 场景 镜头 的运动 ．声音 中的音调 音 强 音色等 。基 于内容 的检索突破 了传统的基于文本检索技
们不再依赖 用户注释 即可查询 到 目标乐 曲。
关键 词 ——————————一
基 ｆ 内 容 检 索 特 征 抽 取 模 式发 现 音乐 数 据 库
基于内容的 音乐检 索
２ 音乐信息检索 的方式 ． １ 基于内容的音乐检索概 述 ．
随着信息技术 和网络技术 的发展 ． 人类社会积累了大量 的多媒体数据 ，而且数据量持续 、快速地增长 。如何实现多
据库技术 的研究一直是 多媒体数据库技术研究的重要 组成部
现代咆槐技
２ ０７ ５ ０
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引大大增加了人工注释 的强度 并且导致人 工注释越来越不 可能 。
特点 ： ●相似度检索 ：Ｃ ＭＲ采用近似匹配的方法和技术 ，通 Ｂ
很难 用精确 的语言进 行描述 。通过 在查询中出示例子 பைடு நூலகம்用
基于内容的检索的报告
基于内容的检索的报告1.引言1.1 概述概述内容检索是指通过对文本、图像、音频或视频等内容的分析和处理，从海量信息中精准地搜索、过滤和提取用户感兴趣的内容。
它是信息检索领域的重要分支之一，随着信息技术的不断发展和大数据时代的到来，内容检索的重要性日益凸显。
本报告将就内容检索的定义、原理、应用以及其重要性和未来发展进行深入探讨。
通过对内容检索技术的全面剖析，希望能够为读者提供一份全面的内容检索报告，使读者对内容检索有一个清晰的认识。
1.2 文章结构文章结构部分是对整篇文章的一个概括性描述，通常包括文章的主要章节和各个章节的内容安排。
本报告的文章结构包括引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们将首先概述内容检索的定义以及其在现代信息检索中的重要性。
接着介绍文章后续章节的内容安排，并阐明撰写本报告的目的。
在正文部分，我们将从内容检索的定义出发，详细分析内容检索的原理、方法和技术，以及其在实际应用中的具体案例。
将通过理论与实践相结合的方式，全面阐述内容检索的相关知识。
最后，在结论部分，我们将对本报告进行总结，强调内容检索在信息检索中的重要性，并展望内容检索在未来的发展趋势。
同时提出结论，为读者提供最终的思考和观点。
1.3 目的本报告的目的是深入探讨基于内容的检索技术，并分析其在信息检索领域的重要性和应用。
我们将对内容检索的定义、原理和应用进行全面的介绍，并探讨其未来发展的趋势。
通过本报告的撰写，旨在帮助读者更好地理解内容检索的概念和作用，以及为内容检索技术的进一步研究和应用提供参考和指导。
同时，我们也希望能够唤起人们对于内容检索技术的关注和重视，推动其在各个领域的广泛应用，从而为信息检索和知识管理领域的发展做出贡献。
2.正文2.1 内容检索的定义内容检索是指通过对文本、图片、视频等多媒体内容进行分析和索引，从而实现对特定信息的有效检索和定位的技术方法。
在信息爆炸的时代，内容检索成为了人们获取所需信息的重要途径。
音乐信息检索中的音频特征提取与相似性匹配算法研究
音乐信息检索中的音频特征提取与相似性匹配算法研究音乐信息检索（Music Information Retrieval, MIR）是一门研究如何使用计算机和算法来处理和分析音乐，实现音乐的自动分类、搜索、相似性匹配等任务的学科。
音频特征提取和相似性匹配是音乐信息检索中的两个核心环节，对于提高音乐查询和推荐系统的性能至关重要。
音频特征提取是将音频信号转化为可用于比较和分析的数学特征的过程。
常见的音频特征可以分为两大类：时域特征和频域特征。
时域特征包括音频信号的时长、振幅、音量、能量等，可通过计算信号的均值、标准差、偏度、峰度等统计量来得到。
频域特征则是对音频信号进行快速傅里叶变换（FFT）得到频谱图，进而提取频率、频谱形状、谐波等信息。
此外，还有一些高级音频特征，如音调、节奏、音色、谱系等，可以通过音乐信号处理的方法获取。
相似性匹配是指根据音频特征计算两个音频之间的相似度，从而实现音乐的自动分类、推荐和搜索等功能。
常见的相似性匹配算法有两个主要方法：基于内容的音乐相似性匹配和基于用户行为的音乐相似性匹配。
基于内容的方法主要是通过提取音频特征，计算两个音频之间的距离或相似性度量来实现匹配。
常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
基于用户行为的方法则是利用用户的播放历史、收藏列表和评分等信息来推荐相似的音乐。
这种方法可以通过协同过滤、基于内容的推荐和深度学习等技术来实现。
在音频特征提取方面，目前有许多成熟和有效的算法可供选择。
其中，Mel频率倒谱系数（MFCC）是一种常用的时域特征提取算法，它可以有效地捕捉音频信号的共振峰和谱包络，并且对一些噪声和变形具有鲁棒性。
而色度频率倒谱系数（Chroma）则是一种常用的频域特征提取算法，它能够表达音乐的音调和和谐度，常被用于音乐分类和推荐任务中。
在相似性匹配方面，基于内容的匹配算法在音乐信息检索中被广泛应用。
在计算两个音频之间的相似度时，可以首先将音频特征进行降维和数据压缩，以减少计算复杂度，并且利用局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing, LSH）等方法对数据进行索引，从而提高检索效率。
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2014-9-1
Wu Gangshan: Modern Information Retrieval
16
(1) 利用语音识别技术进行检索
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
利用自动语音识别技术预先把语音转换为文本 （脚本）： 误识率较高，含噪音数据，
检 索 对 象 ： 语 音 文 档 ( broadcast radio, TV programs, video tapes, lectures, voice memo, voice mail, voice phonebook, etc.) 查询方式： text and/or speech
技术：语音识别技术， 应用：在电台节目、电话录音、会议录音、教 学录音的数据管理与应用中极为有用。
当数据量越来越多时，人工的注释强度加大； 人对音频的感知，如音乐的旋律、音调、音质等，难以 用文字注释表达清楚。
这些正是基于内容的音频检索需要研究和解决的 问题。 但同时应该注意到音频检索可以利用的一个优势， 那就是语音是一种特殊类型的音频，它与文本可 以互相转换，因此，可以利用文本检索技术进行 概念检索。
2014-9-1
Wu Gangshan: Modern Information Retrieval
14
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
3 语音检索
语音检索的对象及应用
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
实现：
预先识别出指定集合中的关键词, 建立索引。
问题：
关键词集合固定, 数量有限; 语音数据以特征向量序列表示，索引很不方便.
2014-9-1
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Sub-word Lattice Based Word Spotting
1 音频检索概述
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
音频是声音信号的表示形式，作为一种信息载体， 音频可以分为三种类型：
波形声音 对模拟声音数字化而得到的数字音频信号。它可以代表 语音、音乐、自然界和合成的声响。 语音 具有字词、语法等语素，是一种高度抽象的概念交流媒 体。语音经过识别可以转换为文本。文本是语音的一种 脚本形式。 音乐 具有节奏、旋律或和声等要素，是人声或/和乐器音响 等配合所构成的一种声音。音乐可以用乐谱来表示。
用户可以发出嗡嗡声来查找蜜蜂或电气嘈杂声 检索与飞机的轰鸣声相似的所有声音。
直喻（simile）方式。 通过选择一些声学/感知 特性来描述检索要求，如音色、音调等。
2014-9-1
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2、查询方式：用户表达
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
主观特征方式。 用描述语言来描述声音，如寻 找“欢快”的声音。这需要预先训练系统理解 这些描述语言的含义。
浏览方式。对数据库中所有的声音逐个审听，
寻找所需要的声音。这需要在分类的基础上进
行，最好预先为每一段声音做好摘要。
2014-9-1
Wu Gangshan: Modern Information Retrieval
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音频信息的特征
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
级别 特征 物理级 取样频率、量化精度、
显式表示
可否用于检索
编码方法、声道数目、 时间刻度信息（时：分： 秒：帧）...
音量、音高、音域、音 色、…. 如一段语音的中心思想、 包含的关键词、类型等， 一段音乐的旋律、情绪、 主题等...
2014-9-1 Wu Gangshan: Modern Information Retrieval 8
基于内容的音频检索
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
What? 从声学特征和语义特征进行音频信息的 检索称为基于内容的音频检索。 困难：
-
无格式信息: 标题, 段落, 标点符号. 需添加语音和文本的对齐信息: time-align 含有语音的声学特征信息和感知信息
对脚本进行处理，抽取摘要、关键词等信息， 采用常规的文本检索方法进行检索。 问题：OOV(Out of Vocabulary)问题, 1%是OOV词汇,
Wu Gangshan: Modern Information Retrieval 17
1 数字音频是一种不透明的位流，它不显式地包含可识 别或可比较的语义实体； 2 人工输入音频数据的属性和内容描述，工作量极大， 注释的准确性依赖于人的水平、经验和工作态度； 3 人对音频信息（特别是音乐）的感知，如音乐的旋律、 音调、音质等，难以用文字表达清楚。
2014-9-1
Wu Gangshan: Modern Information Retrieval
是
少部分
声学级
否 否
部分
语义级
全部
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7
1 音频检索概述
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
基于人工输入的属性和描述来进行音频检索是容 易首先想到的方法。该方法的主要缺点反映在：
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基于内容的检索过程
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用户的查询说明
•示例 •一般性描述
相似性匹配
修改查询说明
返回一组 候选结果 N 满意？ Y 结 束
从候选结果中选择 一个示例
2014-9-1
Wu Gangshan: Modern Information Retrieval
用这种技术检测视频或多媒体资源的声音轨迹 中的说话人的变化，建立索引和确定某种类型 的结构(如对话)。
例如，分割和分析会议录音，分割的区段对应于不同 的说话人，可以方便地直接浏览长篇的会议资料。
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概述 查询方式 语音检索 音频检索 音乐检索
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Wu Gangshan: Modern Information Retrieval
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1 音频检索概述
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音频是多媒体中的一种重要媒体。 我们能够听见的音频频率范围是60Hz～20kHz。
语义特征级
音乐叙事、音频对象描述、 语音识别文本、事件……
模糊匹配 (基于内容的检索) 感知特征：音调、音高；旋律、节奏 … 声学特征：能量、过零率、LPC系数 …音频结构化表示
物理特征级
样本数据级
采样率、时间刻度 样本、格式、编码……
严格匹配
2014-9-1
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2、查询方式:需求
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
检索包含特定内容的一段讲话（计算机， 互连网，多媒体技术...） 检索指定说话人的一段讲话 检索指定类型的一段音频（音乐、歌曲、 报告、谈话...） 检索指定旋律的一段音乐 检索指定乐器演奏的一段音乐
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
基于内容的音频信息检索
武港山
Tel : 83594243 Office: 蒙民伟楼608B Email : gswu@
Contents
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
Wu Gangshan: Modern Information Retrieval 10
2014-9-1
2、查询方式：用户表达
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
示 例 方 式 （ by example） 也 称 为 拟 声 方 式 （onomatopoeia）。 用户使用一个声音例子表 达其检索要求，查找出与该声音相似的所有声 音。例如：
(3) 基于关键词发现技术进行检索
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
“关键词发现” (Spotting) 技术：在语音文档中， 自动地检测出指定的词或短语的技术，
（例如通过“进球”这个关键词可以找到体育比赛实况 录音中进球前后的解说）
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基于内容检索的特点
南京大学多媒体研究所 Multimedia Computing Institute of NJU
是一种相似检索，得到的是与用户指定要求相 似的一组结果。 检索时可以指定返回结果的数目，或要求检索