基于内容的音乐检索算法研究
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一种基于Python的音乐检索方法的研究页数:3
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音频检索的关键技术与挑战页数:7
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网络时代下的音乐检索方法初探页数:7
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音乐流派的多种机器学习模型分类比较
音乐流派的多种机器学习模 型分类比较
基本内容
基本内容
随着数字技术和大数据的快速发展，机器学习已经在各个领域展现出了巨大 的潜力和价值，包括音乐分类。音乐流派识别是音乐信息检索和推荐系统的重要 部分，它帮助我们根据音乐作品的风格和特征进行分类。本次演示将比较几种主 流的机器学习模型在音乐流派分类任务上的表现。
4、神经网络（Neural Networks）
4、神经网络（Neural Networks）
神经网络是一种模拟人脑工作机制的算法，通过模拟神经元之间的连接和信 号传递过程进行学习和预测。在音乐流派分类中，神经网络可以具有非常复杂的 结构和强大的表示能力，从而在处理复杂的音乐特征和非线性关系时表现出色。 全连接神经网络（Fully Connected Neural Networks, FCNNs）和卷积神经网 络（Convolutional Neural Networks, CNNs）
4、神经网络（Neural Networks）
已被广泛应用于音乐分类任务。另外，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）和长短期记忆网络（Long Short Term Memory, LSTM）也常 被用于处理时间序列的音乐特征。
5、深度学习（Deep Learning）
5、深度学习（Deep Learning）
深度学习是神经网络的延伸和发展，通过构建多层神经网络进行学习和预测。 在音乐流派分类中，深度学习模型如自动编码器（Autoencoders）、限制玻尔兹 曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）和生成对抗网络 （Generative Adversarial Networks, GANs）等已被用于提取音乐特征或者生 成新的音乐作品。深度学习模型通常需要大量的数据和计算资源，但是它们的性 能通常优于传统的机器学习方法。
基本内容
基本内容
随着数字技术和大数据的快速发展，机器学习已经在各个领域展现出了巨大 的潜力和价值，包括音乐分类。音乐流派识别是音乐信息检索和推荐系统的重要 部分，它帮助我们根据音乐作品的风格和特征进行分类。本次演示将比较几种主 流的机器学习模型在音乐流派分类任务上的表现。
4、神经网络（Neural Networks）
4、神经网络（Neural Networks）
神经网络是一种模拟人脑工作机制的算法，通过模拟神经元之间的连接和信 号传递过程进行学习和预测。在音乐流派分类中，神经网络可以具有非常复杂的 结构和强大的表示能力，从而在处理复杂的音乐特征和非线性关系时表现出色。 全连接神经网络（Fully Connected Neural Networks, FCNNs）和卷积神经网 络（Convolutional Neural Networks, CNNs）
4、神经网络（Neural Networks）
已被广泛应用于音乐分类任务。另外，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）和长短期记忆网络（Long Short Term Memory, LSTM）也常 被用于处理时间序列的音乐特征。
5、深度学习（Deep Learning）
5、深度学习（Deep Learning）
深度学习是神经网络的延伸和发展，通过构建多层神经网络进行学习和预测。 在音乐流派分类中，深度学习模型如自动编码器（Autoencoders）、限制玻尔兹 曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）和生成对抗网络 （Generative Adversarial Networks, GANs）等已被用于提取音乐特征或者生 成新的音乐作品。深度学习模型通常需要大量的数据和计算资源，但是它们的性 能通常优于传统的机器学习方法。
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》范文
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，中文词句检索技术在众多领域得到了广泛应用。
在海量数据中快速、准确地检索出所需的词句信息，已成为当今研究的重要课题。
本文针对基于汉语语料库的中文词句快速检索算法进行研究，旨在提高检索效率和准确性，满足不同领域的应用需求。
二、汉语语料库概述汉语语料库是中文词句检索的基础。
本文所使用的汉语语料库应具备以下特点：1. 丰富性：包含各类文本资源，如新闻、小说、论文等，以支持不同领域的检索需求。
2. 准确性：词汇、语法等信息的标注应准确无误，以提高检索的准确性。
3. 更新性：随着新词汇、新表达方式的不断涌现，语料库应具备更新能力，以保持其时效性。
三、中文词句快速检索算法研究针对中文词句检索的特点，本文提出以下几种快速检索算法：1. 基于倒排索引的检索算法倒排索引是中文词句检索中常用的技术。
该算法将文本中的词汇与其在文本中的位置信息进行关联，构建倒排索引表。
在检索时，根据用户输入的词句，快速查找倒排索引表，获取相关文本的位置信息，从而实现快速检索。
2. 基于词向量模型的检索算法词向量模型是一种将词汇转换为向量表示的方法。
通过训练大量文本数据，得到词汇的向量表示。
在检索时，将用户输入的词句转换为向量表示，然后与语料库中的文本向量进行相似度计算，从而找到相关文本。
该算法可以充分考虑词汇的语义信息，提高检索的准确性。
3. 融合多种算法的混合检索策略针对不同领域、不同需求，可以采用融合多种算法的混合检索策略。
例如，先使用倒排索引进行初步筛选，再结合词向量模型进行精确匹配。
此外，还可以引入其他技术手段，如自然语言处理、知识图谱等，进一步提高检索的效果。
四、实验与分析为验证本文提出的中文词句快速检索算法的有效性，我们进行了实验分析。
实验数据来源于一个大型汉语语料库，实验环境为高性能计算机集群。
通过对比不同算法的检索速度、准确率、召回率等指标，我们发现：1. 基于倒排索引的检索算法在速度上具有明显优势，适用于大规模语料库的快速检索。
基于深度学习的内容推荐算法研究综述
协同过滤推荐可以分为基于近邻和基于模型的推荐
方 法 ，是 利 用 用 户 物 品 交 互 数 据（比 如 评 分 数 据）实
现 推 荐（预 测）的 推 荐 方 法 ；混 合 推 荐 是 通 过 组 合 不
同的模型弥补模型之间的缺点来提高整个系统推荐
性 能 的 一 种 方 法［16］。 本 节 主 要 从 推 荐 的 算 法 思 路 、
0 概述
信息网络的迅速发展使得数据规模呈现爆发式
增 长 ，各 种 应 用 软 件（如 电 子 商 务 平 台 等）对 数 据 的 依 赖 性 越 来 越 强［1］。 但 是 ，数 据 的 增 量 超 过 了 平 台 或 系 统 的 承 受 范 围 ，这 种 现 象 被 称 为“ 信 息 过 载 ”问
近 年 来 ，应 用 软 件 的 数 量 呈 现 爆 发 式 增 长 ，滋 生 了越来越多的多源异构数据。这些数据来源多样、 结 构 复 杂 ，传 统 机 器 学 习 方 法 无 法 有 效 地 提 取 其 中 的 表 征 。 面 临 数 据 带 来 的 一 系 列 问 题 ，深 度 学 习 对 多源异构数据表征的充分学习获得了广泛的关注， 迅速成为研究热点之一。深度学习作为前沿技术， 泛指端到端的非线性可微模型。其优势主要体现在 非 线 性 转 换 、深 层 特 征 学 习 、高 弹 性 及 可 用 性 等 3 个 方 面 。 在 学 术 研 究 层 面 ，深 度 学 习 的 快 速 发 展 激 发 了 学 者 对 推 荐 领 域 学 术 研 究 的 兴 趣 ，逐 渐 出 现 了 Wide&Deep［9］、CDL［10］、AutoRec［11］等 经 典 的 深 度 推 荐 模 型 。 在 工 业 应 用 层 面 ，基 于 深 度 学 习 应 用 的 推 荐 算 法 不 断 改 进 与 创 新［12-14］，为 各 领 域 的 产 品 提 供 商业化服务。
基于Transformer模型的音乐可视化方法研究
基于Transformer模型的音乐可视化方法研究目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (4)1.3 国内外研究现状 (5)1.4 论文结构安排 (6)2. Transformer模型概述 (7)2.1 Transformer模型框架 (8)2.2 注意力机制 (9)2.3 Transformer模型的训练与应用 (11)3. 音乐数据的处理与特点 (12)3.1 音乐数据的表示方法 (13)3.2 音乐信息提取 (15)3.3 音乐数据的特殊性 (16)4. Transformer模型在音乐处理中的应用 (17)4.1 音乐特征提取 (19)4.2 音乐风格迁移 (21)4.3 音乐生成 (23)4.4 音乐情感分析 (25)5. 基于Transformer的音乐可视化方法 (26)5.1 音乐可视化概述 (28)5.2 相关技术方法 (29)5.3 基于Transformer的音乐可视化方法研究 (31)5.3.1 数据预处理 (32)5.3.2 Transformer模型的选择与定制 (33)5.3.3 音乐特征的提取与可视化 (35)5.3.4 实验设计与结果分析 (36)5.4 面临的挑战与展望 (37)6. 实验与验证 (39)6.1 实验环境与数据集 (40)6.2 实验方法 (41)6.3 实验结果分析 (43)6.4 实验评估 (44)7. 结论与展望 (45)7.1 研究总结 (46)7.2 对未来研究方向的展望 (46)7.3 研究局限性 (48)1. 内容综述Transformer模型在自然语言处理领域取得了突飞猛进的进展，其强大的序列建模能力和对长远依赖的捕捉能力也引发了许多研究者将其应用到音乐领域。
现有研究主要集中在利用Transformer模型进行音乐生成、音乐理解和音乐信息检索等方面。
基于Transformer 模型的音乐可视化研究还处于起步阶段。
【国家自然科学基金】_音乐特征_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
科研热词 推荐指数 音乐 2 节拍跟踪 2 音高旋律元 1 音质 1 音级轮廓(pcp) 1 音乐特征 1 音乐检索 1 音乐情感识别 1 音乐声纹 1 音乐基因 1 非参数估计 1 集体自我参照加工 1 降维 1 谐波 1 语音/音乐识别 1 规则模型 1 节拍 1 自动作曲 1 脑电图 1 稀疏表示分类器 1 移动音乐 1 相似性量度 1 特征降维 1 熵 1 混合推荐 1 歌曲相似 1 样本熵 1 标签预测 1 标签 1 柔和乐曲 1 旋律计算 1 推荐系统 1 情感向量空间模型 1 情感分类 1 多版本音乐 1 基调、速度、结构不变性 1 和弦识别 1 功率值 1 事件相关电位 1 乐纹 1 主成分分析 1 中层特征 1 个性化服务 1 个体自我参照加工 1 web 1 p300 1 non-parametric estimation 1 n250 1 music fingerprint 1 lsa 1 k均值聚类 1 entropy 1
佛教文化 优化低能量率 人类动力学 二级系统 乐句分割 上下文分类器 web midi主旋律特征 memcached mapreduce lsa lda模型 hdfs
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
2011年
2012年 科研热词 推荐指数 序号 音乐检索 2 1 音高提取 1 2 音色建模 1 3 音符起始点 1 4 音符切分 1 5 音乐自动转写 1 6 音乐结构分析 1 7 音乐特征数据 1 8 音乐流派分类 1 9 音乐标签 1 10 音乐情感空间 1 11 音乐情感特征提取 1 12 音乐情感分类 1 13 降维 1 14 连续小波变换 1 15 计算机音乐 1 16 视觉替代 1 17 视唱评价 1 18 规整化处理方法 1 19 舒适度 1 20 自相关函数 1 21 背景音乐声 1 22 绝对时间 1 23 算法作曲 1 24 移动窗口归一化 1 25 离散傅里叶变换 1 26 社会特征 1 27 相继行为间隔分布律 1 28 画家 1 29 电子行走辅助 1 30 特征选择 1 31 混合高斯分类器 1 32 歌曲相似 1 33 歌曲旋律特征库 1 34 梅尔频谱倒谱系数 1 35 格雷码 1 36 标签 1 37 景观特征 1 38 悲伤型乐器 1 39 广东 1 40 小波变换 1 41 声源 1 42 声喜好 1 43 基于特征间相互影响的前向特征选择算法(ibffs) 1 44 地域分异 1 45 商场 1 46 听觉显示 1 47 可听化 1 48 双边指数光滑 1 49 历史街区 1 50 创作高峰 1 51 分句匹配 1 52
基于内容分析的音频水印算法
Ａｎ ｕ ｉ ａ ｅ ｍ ａ ｋｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ｏ Ａ ｄｏ Ｗ ｔｒ ｒ ｎ ｇ ｒｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ａｕｄ ｏ Ｃｏ ｅ ａ ｙ ｉ ｇ ｉ ｎｔｎｔＡｎ ｌ ｚｎ
Ｓ ＵＮ ｎ ｄ 。ＬＵ ｎ Ｘｉ － ｅ Ｌｉ ｇ。Ｊ ＮＧ － ｉ Ｉ Ｌｉ ａ ｘ
缩等对 水 印 的破 坏攻 击．
ＬｌＪ １２
．
一
个 具有 实用 价值 的音频 水 印算法 一 般应
具有感知透明性、 鲁棒性 、 安全性、 计算复杂性低和
错 误率低 的 特点 ．感 知 透 明 性 在 高 品质 的音 乐 制 品不
可避免地要经受各种信号处理操作 ， 显然水印不能 因为常规的信号处理操作而消失或发生误检测 ， 所 以鲁棒 性也是 很必 要 的 ．如何 在 不 影 响 音 质 的情 况下提高水印的鲁棒性是算法研究必须解决 的问 题 之一 ．另一 方 面 ， 包括 随机 裁 剪 、 间 标度 修 改 时
音频 数字水 印技 术 可 以用 在 与 音 频 相关 的数
字 作品 的版权保 护 、 内容认 证 、 音频 检索 、 隐蔽 通信 等领域 ， 目前 仍 然 是 国 内 外 关 注 的 研 究 热 点 之
一
速爬 升为依 据选 者特 征点 ， 并把水 印数 据嵌人 到特 征点 附近 ， 提高 了水 印性 能 Ｊ但 是嵌 人 水 印 信息 ， 量较少 ， 且抗 随机裁 剪 的能力不 很强 ．本文 提 出 并 利用短 时 帧能量 确定 高能 区 、 把水 印嵌 人到 听觉敏 感 区域 的方 法 ， 有效抵 抗 了随机裁 剪 、 噪声 、 有损压
（Ｚ ｅｇｈ ｕＩｓｔｔ ｏ Ａ ｒｎｕｉ ｄ ｓｙＭ ｎｇｍｅｔＺ ｅｇｈ ｕ４０ １ ，ｈｎ ） ｈ ｎｚｏ ｔｕｅ ｆ ｅｏａｔ ａ Ｉ ｕｔ ａａｅ ｎ ，ｈ ｎｚｏ ５０ ５ Ｃ ｉ ｎｉ ｃ ｎ ｒ ｌ ａ
音乐信息检索技术:音乐与人工智能的融合
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。
基于内容的音乐语义特征描述方法
关键词： 混合高斯模型； 语义特征； 音乐检索； 基于内容的音乐推荐
中图分类号： TP311
文献标识码： A
文 章 编 号 ：1674－6236（2013）01-0031-03
Music semantic characteristics description method based on the content
音 乐 是 能 够 代 表 人 们 情 感 、个 人 风 格 、精 神 状 况 以 及 有 型（GMM）建模。 每一个关键词的 GMM 的参数估计是由和此
关人性的其他方面的一种交流方式。 尽管很多时候，对于同 关键 词 相 关的 一 系 列歌 曲 组 成的 音 频 内 容 来 估 计 。 通 过
一 首 歌 ，不 同 的 听 众 会 给 出 不 同 的 关 键 词 来 描 述 ，然 而 听 众 GMM 的参数估计 ，得到歌曲 的关 键 词 的概 率 描 述 音乐 的 高 层语 义 特 征 ，利 用 混 合高 斯 模 型 （GMM）对 每 一 个关 键 词 进行 训 练 来生 成 该 类歌 曲 的 模
板，完成低层音频特征参数到高层语义特征的映射，最终完成音乐语义特征的关键词描述。 本方法能够应用于基于内
容的音乐检索、音乐推荐等领域，具有很强的通用性。
－31－
《电子设计工程》2013 年第 1 期
音频信号是短时平稳的， 所以在短时提取的特征比较稳定。 2）从音频片段中提取，因为任何语义都有时间延续性，在 长 时间刻度内提取的音频特征可以更好地反映音频所蕴含的 语义信息， 一般是提取音频帧的统计特征作为音频片段特 征，特征参数提取图如图 2 所示。
还是常常试图使用关键词来描述他们听到的歌曲。 使用关键 语义特征向量，完成基于内容的音乐语义特征描述。
基于分形维数的音乐自动分类方法
基于分形维数的音乐自动分类方法孙博文;张艳鹏;赵振国;高超;孟繁博【摘要】音乐的自动分类是现代检索技术的一个研究内容,也是音乐可视化研究中亟待解决的问题.近年来,音乐的分形性质已得到了广泛的研究.本文是从分形的角度对音乐的自动分类问题进行研究,提出了一种基于分形维数的音乐自动分类方法:通过对不同风格音乐的分形维数的计算与比较,确定音乐分类的范围指标,然后利用此指标作为依据对音乐进行自动分类.本文通过实验证明此方法具有使用简单、高效和高准确率的特点.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2012(033)003【总页数】3页(P19-21)【关键词】分形技术;分形维数;音乐自动分类【作者】孙博文;张艳鹏;赵振国;高超;孟繁博【作者单位】哈尔滨理工大学计算中心,哈尔滨150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔宾150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔宾150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔宾150080;哈尔滨理工大学应用科学学院,哈尔滨 150080【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着计算机技术和通信技术的飞速发展，各式各样的信息急速的增长，人们也时时刻刻的能接触到大量多媒体形式的内容，如图像、音频、视频等。
但是随着数据量的快速增长，如何自动对这类内容进行快速管理就成为了一个亟待解决的问题。
特别是对身边大量的音乐信息，人们需要快速高效的方法对它们进行分类和管理，以便更好的应用在音乐推荐、KTV点唱及在线选歌等诸多领域中。
伴随着语音识别技术的火热发展，许多其它领域的方法被应用到音乐分类领域之中。
然而，由于音乐的多样性和不确定性，基本上所有的方法与大规模的实际应用都还有不小的距离。
目前绝大多数音频分类算法集中在两方面——音频的特征提取以及根据音频特征进行分类。
现有的音频特征算法有：短时过零率、时域的短时能量、谱质心分析、频域带宽等，还有基于听觉感受的MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)梅尔倒频谱系数等。
【国家自然科学基金】_音乐信息检索_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
科研热词 音级分布矩阵(pcdm) 音乐信息检索 矩阵相似度 波形音乐 常数q变换(cqt) 声谱图 基于内容的音乐检索 和弦感知 半监督学习 人工神经网络
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
推荐指数 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
2011年
2012年 科研热词 推荐指数 序号 音符切分 2 1 音乐检索 2 2 音乐信息检索 2 3 音高提取 1 4 音乐自动转写 1 5 音乐结构分析 1 6 音乐流派分类 1 7 音乐标签 1 8 音乐数据管理 1 9 音乐数据模型 1 10 音乐数据查询语言 1 11 音乐情感空间 1 12 音乐情感特征提取 1 13 音乐情感分类 1 14 音乐内容 1 降维 1 视唱评价 1 规整化处理方法 1 自相关函数 1 自动音乐标注 1 绝对时间 1 特征选择 1 歌曲相似 1 歌曲旋律特征库 1 标签 1 旋律匹配 1 帧-音符方式算法 1 多基频估计 1 基频跳变点 1 基于特征间相互影响的前向特征选择算法(ibffs) 1 图数据模型 1 图数据查询语言 1 哼唱检索 1 分句匹配 1 事件类型识别 1 事件类型发现 1 事件抽取 1 事件元素识别 1 乐句分割 1 web 1 midi主旋律特征 1 lsa 1 lda模型 1