一种新型的音乐信息检索索引方法及其应用

智能的“无线音乐搜索”结信网络技术服务(上海)有限公司是中国第一家拥有智能化移动搜索引擎的无线搜索运营商。

其核心技术已应用于多个领域，为各类用户提供快速、高效的智能化搜索服务。

基于智能化移动搜索引擎，结信网络开发了无线音乐搜索、本地搜索、知识问答、IVR智能语音搜索等一系列移动搜索产品，专注于为移动终端用户提供智能化移动搜索服务。

结信网络是首家对中文自然语言处理技术进行研发的公司，2003年，开发了中国第一例智能聊天机器人，当时应用于MSN、新浪UC等多种IM软件。

自2004年，结信网络将自然语言处理技术应用到无线音乐搜索领域，与中国移动合作先后在多个省级移动进行无线音乐搜索试商用，取得了极大的成功。

2007年初，结信网络技术服务(上海)有限公司正式签约中国移动，在全国范围内，面向三亿中国移动用户提供随时随地的音乐搜索新体验，为中国移动无线音乐的发展开辟了全新销售渠道，数十万的歌曲可以被移动用户随时随地快速搜索到：用户只需通过短信发送歌手、歌曲名或相关音乐信息到“12530”，仅需几秒钟，就可以实现音乐的搜索、下载，极大的降低了用户享受无线音乐的门槛！结信网络为“无线音乐搜索”用户提供智能化解决方案结信网络利用其核心产品M.I.N.E.系统，经过严格的用户普及化测试，推出了拥有自然语言解析、智能引擎系统、客服/咨询类问答和整合全面音乐资源四大优势的无线音乐搜索智能解决方案，并内置了丰富的音乐知识库体系，力求为广大手机用户提供更贴近需求的无线音乐服务。

自然语言解析“无线音乐搜索”将人们的自然语言的需求转化为计算机可以理解的信息或服务的请求，如：“我要新歌”、“来点摇滚的歌”等口语化搜索信息。

智能引擎和用户分析“无线音乐搜索”可以按照音乐的名称、演唱者、音乐类型等各种属性进行查询，并且系统通过记录用户的行为进行个性化用户分析，从而为用户推荐和提供最符合用户需求的搜索结果，方便快捷地完成下载定制服务。

基于深度学习的智能音乐识别技术研究智能音乐识别技术已经走进了我们的生活，无论是面对倾听者还是创作者，它都有着巨大的意义。

而基于深度学习的智能音乐识别技术，也成为了当前音乐领域的研究热点，对于音乐分析和应用都有着较大的优势。

一、深度学习技术在音乐领域中的应用深度学习技术已经在众多领域中得到广泛应用，而在音乐领域中也有着重要地位。

例如，深度学习技术可以用于音乐内容分析、音乐基础素材生成等方面。

在音乐信息检索领域，深度学习技术可以提高音乐检索的准确率和速度。

通过深度学习算法，可以对音乐信号进行分析和特征提取，并结果进行分类和判定，提高了音乐检索的检索准确性，从而更好地满足用户需求。

同时，在音乐生成方面，深度学习技术也可以用于自动作曲，自动编曲等方面。

深度学习模型可以通过学习和理解音乐的基础元素——音符、节奏等，自动地创作音乐。

在音乐教育领域，深度学习技术可以用于为学生们自动生成音乐和演奏曲目，提升学生兴趣和音乐能力。

二、深度学习技术在智能音乐识别中的应用智能音乐识别技术，是音乐领域中非常重要的一个分支。

它是将音乐信号转化为计算机可以理解的信息，以帮助计算机识别出音乐的各个元素，如音调、旋律、乐器类型、节奏等。

深度学习技术可以通过学习大量的音乐数据，进行分析和提取特征，对音乐进行分类，使得音乐识别更加准确和高效。

例如，基于深度学习的语音识别技术，可以通过对语音信号的Waveform进行分析，进行图像处理，提取出频率、时间、声音等信息。

而在音乐识别方面，以WAVE文件为例，在进行音乐识别时，通过计算每一帧帧与音频的FFT值进而提取特征，采用卷积神经网络训练模型，最终实现音乐类型和风格的识别，乐器的鉴别等，并成功应用在音乐推荐、音乐分类和歌曲自动标注等方面。

另外，深度学习技术也可以将音乐信号转化为计算机可以处理的东西，这一过程就是声音信号的表示。

例如，通过WAVE文件中的每个采样来表示音乐数据，它们是声波在某个时刻的快速变化和压缩的波形。

音乐检索器的设计与实现
本篇论文将讨论音乐检索器的设计与实现。

第一部分，介绍音乐检索器的起源及发展。

随着数字化时代的到来，传统的音乐检索方式已经无法满足用户需求，因此，音乐检索器
应运而生。

从最初简单的歌曲名称检索到后来的歌曲解析、音频特征
提取和相似度计算等技术的应用，音乐检索器不断地发展和完善。

第二部分，探讨音乐检索器的设计与原理。

音乐检索器的设计应
基于歌曲的特征提取和相似度计算。

先通过歌曲解析，将歌曲转换为
音频数据，再进行特征提取。

常用的特征有频率、振幅和声谱等，通
过这些特征，可以计算出歌曲的相似程度。

在设计过程中，还需要考
虑用户界面的设计和交互方式等因素。

第三部分，介绍音乐检索器的实现过程。

在实现过程中，需要用
到音频处理和机器学习等相关技术。

根据选取的特征，采用不同的算
法进行相似度计算。

例如，使用欧几里得距离或余弦相似度等。

同时，利用机器学习的方法，可以通过训练数据提高检索器的准确性和效率。

第四部分，讨论音乐检索器的应用和发展趋势。

除了传统的歌曲
搜索和识别功能，音乐检索器还可以实现音乐推荐、歌曲信息查询和
音乐多维度分析等功能。

未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，音乐检索器也将不断完善和发展，实现更多的人机交互和智能化
功能。

综上所述，音乐检索器是一个不断发展和完善的产品，需要多个
领域的知识和技术的结合，才能实现高效、准确和可靠的音乐检索与
分析功能。

希望本篇论文对读者有所启发和帮助。

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。

出了“听歌识曲”。

这个应用在国内众多的音乐类APP火热上线，受到社会媒体及大众的一致好评，比如网易云音乐，QQ音乐。

用户可以通过这个功能识别当前环境里播放器里播放的音乐或别人哼唱的悦耳的音乐，从而第一时间留住音乐，丰富自己的最爱乐库。

21世纪随着大数据数字化经济的发展，2008年，shazam率先在iOS和Android上发布了APP，并且用最快的速度以领头羊的身份整合了iTunes/Amazon MP3store 歌曲购买服务，2013年，shazam被国外媒体评价为年度十大最受欢迎的手机应用，由此听歌识曲迎来了一波火热狂潮，音乐检索也成为各大网络科技公司的重要项目之一。

1 音乐检索的研究现状音乐检索按搜索的目标分类，大致可以分为两类，一种是检索乐谱,另外一种是检索音频。

检索乐谱是把音乐转化成字符串的形式,而检索音频是将一段音频分割成小段，提取每一小段的听觉感知特征，通过比较特征序列来检索。

音频的处理比字符串的效率高了许多。

尤其是在复杂环境下采用声纹能够出其不意，达到事倍功半的效果。

声纹是提取我们所需音乐的基频然后采用动态时间规整比较两个基频序列的相似度[1]。

2 音乐检索的意义及目的音乐检索具有重大意义。

作为一种重要的媒体资源，音乐的检索对于音乐数据库和数字图书馆建设有着非常重要的意义。

网络上多媒体资源量非常巨大，人们需要高效的搜索引擎从浩如烟海的数据中找出需要的音乐资源。

另外，音乐检索在卡拉oK检索以及辅助视频检索等方面都有广阔的研究前景和巨大的应用价值。

所以不论从科技发展还是从大众的娱乐的角度去看，音乐检索的意义深厚而且未来的任务次应用在KTV 里的点唱系统中，可以使点歌更加简便快捷，而不需要层层的选择。

大大减少了失误的效率，提高速度，方便娱乐消遣；另外，哼唱检索技术应用于现有的音乐设备上，如MP3、音乐手机等，可以提供更加自动化及直观的搜寻。

3 音乐检索的研究方法音乐检索的方法有很多，如基于文本的检索，基于哼唱的检索，基于发音的检索，基于指纹的音乐检索等等，下面针对其中的基于哼唱的音乐检索和基于指纹的音乐检索方法进行展开说明[3][4][5]。

多媒体数据库中的内容检索与推荐方法随着数字化时代的到来，多媒体数据库的应用范围越来越广泛。

多媒体数据库是一种用于存储和管理多媒体数据，如图片、音频和视频等的系统。

然而，随着存储容量和数据量的不断增加，如何有效地检索和推荐多媒体内容成为了一个重要的问题。

本文将介绍多媒体数据库中常用的内容检索与推荐方法。

一、多媒体内容检索方法多媒体内容检索是指根据用户的需求，在多媒体数据库中检索出与需求相匹配的内容。

常用的多媒体内容检索方法包括基于文本的检索、基于图片的检索和基于音频的检索。

1. 基于文本的检索基于文本的检索是一种常见的多媒体内容检索方法，它通过分析文本中的关键词和语义信息来检索相关的多媒体内容。

在这种方法中，首先需要将多媒体数据的文本描述提取出来，并建立索引。

然后，用户通过输入关键词来检索与之相关的内容。

这种方法简单直观，但也存在一定的局限性，例如无法准确理解用户的查询意图以及无法处理语义上的异构性。

2. 基于图片的检索随着图像处理和计算机视觉技术的发展，基于图片的检索成为了一种常用的多媒体内容检索方法。

这种方法通过分析图片的视觉特征，如颜色、纹理和形状等来进行检索。

常见的基于图片的检索方法包括颜色直方图、SIFT（尺度不变特征变换）和CNN（卷积神经网络）等。

用户可以通过上传一张图片或者输入关键词来检索与之相似的图片。

3. 基于音频的检索基于音频的检索是一种用于检索音频内容的方法。

这种方法通过分析音频的音频特征、如频谱特征、语音特征和音乐特征等来进行检索。

基于音频的检索在语音识别、音乐信息检索和声纹识别等方面有很广泛的应用。

二、多媒体内容推荐方法多媒体内容推荐是指根据用户的兴趣和偏好，向用户推荐其可能感兴趣的多媒体内容。

常见的多媒体内容推荐方法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。

1. 基于内容的推荐基于内容的推荐是根据用户的历史行为和多媒体内容的特征，推荐与用户兴趣相似的内容。

在这种方法中，首先需要对多媒体内容进行特征提取，例如提取图片的颜色、纹理和形状特征。

musictag使用方法Musictag使用方法一、什么是MusictagMusictag是一种音乐标签提取工具，可以通过分析音频文件的元数据，提取出音频文件的详细信息，如歌曲名、艺术家、专辑、流派等标签信息。

它可以帮助我们更好地管理和分类音乐文件，使我们能够快速找到自己喜欢的音乐。

二、Musictag的安装Musictag是一款跨平台的软件，支持Windows、Mac和Linux系统。

我们可以从官方网站上下载对应系统的安装包，然后按照提示进行安装即可。

三、Musictag的使用步骤1. 打开Musictag软件，我们会看到一个简洁的界面，界面上有一个导入按钮和一个文件列表区域。

2. 点击导入按钮，选择要提取标签的音频文件所在的文件夹，然后点击确定。

软件会自动扫描文件夹中的音频文件，并将其显示在文件列表区域中。

3. 在文件列表区域中选中一个或多个需要提取标签的音频文件。

4. 点击开始按钮，Musictag会开始提取所选音频文件的标签信息。

提取过程可能需要一些时间，取决于所选文件的数量和大小。

5. 提取完成后，我们可以在文件列表区域中看到每个音频文件的标签信息，包括歌曲名、艺术家、专辑、流派等。

我们还可以通过点击列表中的某个标签，对其进行编辑或修改。

6. 如果我们想要保存提取的标签信息，可以点击保存按钮，选择保存的位置和文件名，然后点击确定。

保存后，我们可以随时导入这些标签信息，或者在其他音乐管理软件中导入。

四、Musictag的高级功能除了基本的标签提取功能，Musictag还提供了一些高级功能，帮助我们更好地管理和编辑音乐标签。

1. 批量编辑：可以选中多个音频文件，对它们的标签信息进行批量编辑，节省时间和精力。

2. 自动识别：Musictag可以自动识别音频文件的标签信息，并自动填充到相应的字段中，减少手动输入的工作。

3. 标签格式化：可以根据我们的需求，对标签信息进行格式化，比如统一大写、添加空格等。

多媒体信息检索技术的使用教程随着数字化时代的到来，人们对于多媒体信息的获取和利用需求也越来越高。

多媒体信息检索技术的出现，为我们提供了一种有效地搜索、筛选和管理大量多媒体数据的方法。

本文将介绍多媒体信息检索技术的基本原理及其使用方法，以帮助读者更好地利用这一技术。

一、多媒体信息检索技术的基本原理多媒体信息检索技术是一种通过计算机对多媒体数据进行索引、搜索和筛选的技术。

它主要依靠计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域的技术实现。

其基本原理如下：1. 特征提取：特征提取是多媒体信息检索的关键步骤之一。

对于图像和视频数据，可以提取出颜色、纹理、形状等特征；对于音频数据，可以提取出频谱、音调等特征。

通过提取出的特征，可以对多媒体数据进行描述和索引。

2. 数据索引：在多媒体信息检索中，需要将多媒体数据进行索引，以方便后续的搜索和检索。

常用的索引方法有关键字索引、内容索引和语义索引等。

关键字索引根据用户输入的关键词进行匹配，内容索引通过对多媒体数据进行特征提取和描述进行匹配，而语义索引则通过对多媒体数据进行语义分析和语义标注进行匹配。

3. 相似度计算：在进行多媒体信息检索时，需要对用户输入的查询信息与多媒体数据进行相似度计算，以确定哪些多媒体数据与查询结果最相似。

相似度计算可使用欧氏距离、余弦相似度或者相关性等方法进行。

4. 结果展示：多媒体信息检索的结果展示是为了方便用户浏览和选择。

通常，系统会根据相似度计算的结果，将检索到的多媒体数据按照相关性排序，并呈现给用户。

二、多媒体信息检索技术的使用方法了解了多媒体信息检索技术的基本原理后，下面将介绍如何使用这一技术进行相关任务。

1. 图像检索：在使用多媒体信息检索技术进行图像检索时，用户可以通过输入关键词或者上传一张图片进行查询。

系统会根据用户的查询信息，对图像库中的图像进行相似度计算，并返回与查询结果最相似的图像。

用户可以通过点击或滑动页面来浏览和选择检索结果，并获取相关的图像信息。

专利名称：一种基于音乐片段信息查询的音乐搜索方法专利类型：发明专利
发明人：张闻麒,程伟民,范迪
申请号：CN200710036538.8
申请日：20070117
公开号：CN101226526A
公开日：
20080723
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种基于音乐片段信息查询的音乐搜索方法，该方法是：a)在确定的音乐或歌曲分析出任一个片段的音乐节拍和音符信息，转换为数字量后作为搜索该音乐或歌曲的依据；b)数据库中有该音乐或歌曲任一片段的音乐节拍和音符信息的索引；c)将需要查询作为依据搜索比对，可搜索到所需的音乐或歌曲。

本发明的优点在于只通过一个音乐旋律或歌曲片段就可进行音乐搜索，极大地扩展了音乐检索的自由度，方便了用户对音乐检索的要求，实现了音乐的模糊搜索；在进行搜索比对时，可设置片段的音乐节拍和音符信息与索引库中的音乐节拍和音符信息数据的相符程度大小，以提高搜索命中率或提高搜索精度。

申请人：上海怡得网络有限公司
地址：200003 上海市黄浦区大沽路186弄1号楼701室
国籍：CN
代理机构：上海东亚专利商标代理有限公司
代理人：罗习群
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