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基于大数据平台的音频指纹检索系统的研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究目的及意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
        1.2.1 国外研究现状及发展第11-12页
        1.2.2 国内研究现状及发展第12页
    1.3 课题主要研究内容第12-14页
        1.3.1 音频指纹提取算法第13页
        1.3.2 指纹检索算法第13页
        1.3.3 指纹存储结构的选择与改进第13页
        1.3.4 算法的并行化处理第13-14页
    1.4 论文结构安排第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第二章 相关技术介绍第16-33页
    2.1 音频检索技术分类第16-17页
        2.1.1 基于文本的音频信息描述性检索第16页
        2.1.2 音频数字水印技术第16页
        2.1.3 基于内容的音频检索第16-17页
    2.2 音频指纹检索技术流程第17-21页
        2.2.1 音频指纹提取算法第17-20页
        2.2.2 音频指纹检索算法第20-21页
    2.3 现有音频检索技术介绍第21-28页
        2.3.1 Echoprint第21-23页
        2.3.2 Chromaprint第23-24页
        2.3.3 Shazam第24-25页
        2.3.4 Philips第25-27页
        2.3.5 算法对比第27-28页
    2.4 分布式计算系统介绍第28-32页
        2.4.1 Hadoop第28-30页
        2.4.2 Spark第30-31页
        2.4.3 Storm第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 音频指纹检索算法的优化第33-56页
    3.1 提取算法第33-38页
        3.1.1 快速傅里叶变换FFT第37页
        3.1.2 窗函数第37页
        3.1.3 Mel标度频谱法第37-38页
    3.2 音频指纹存储优化第38-43页
        3.2.1 指纹长度优化第38-39页
        3.2.2 指纹存储结构的优化第39-43页
    3.3 检索算法第43-46页
        3.3.1 基于阈值的固定间隔抽样匹配第44页
        3.3.2 索引技术第44-46页
    3.4 伪代码第46-49页
        3.4.1 提取算法第46-48页
        3.4.2 索引算法第48-49页
    3.5 算法性能第49-55页
        3.5.1 算法运行时间统计第49-50页
        3.5.2 指纹数目以及内存占用第50-51页
        3.5.3 检索算法准确率统计第51-52页
        3.5.4 音频改变对算法的影响第52-53页
        3.5.5 指纹存储结构性能对比第53-55页
    3.6 本章小结第55-56页
第四章 基于Spark的音频指纹检索系统第56-70页
    4.1 分布式结构的设计第56-59页
        4.1.1 按Key划分的分布式结构第56-57页
        4.1.2 按音频划分的分布式结构第57-58页
        4.1.3 两种架构的对比第58-59页
    4.2 分布式伪代码第59-60页
    4.3 系统架构图第60-61页
    4.4 系统模块介绍第61-62页
        4.4.1 Web展示模块第61页
        4.4.2 Web服务器集群模块第61页
        4.4.3 HDFS存储模块第61-62页
        4.4.4 Spark集群模块第62页
    4.5 实验设计与验证第62-69页
        4.5.1 软硬件环境第62-63页
        4.5.2 实验数据来源第63页
        4.5.3 实验设计第63页
        4.5.4 实验结果分析第63-69页
    4.6 本章小结第69-70页
第五章 总结与展望第70-72页
    5.1 工作总结第70页
    5.2 展望第70-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间发表的学术论文目录第78页

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