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歌词识别辅助的音乐检索研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-25页
   ·研究背景及意义第13-16页
     ·音乐检索背景第13-14页
     ·基于内容的音乐检索第14-15页
     ·歌词辅助的音乐检索的研究意义第15-16页
   ·研究现状第16-19页
     ·基于旋律的音乐检索第16-18页
     ·基于歌词的音乐检索第18-19页
   ·研究内容第19-20页
   ·论文结构安排第20-21页
 参考文献第21-25页
第二章 研究综述第25-45页
   ·哼唱检索第25-35页
     ·基于旋律的哼唱检索第25-32页
     ·现有的基于旋律和歌词的哼唱检索系统第32-35页
   ·语音识别技术第35-42页
     ·语音识别发展历程第35-37页
     ·语音识别概述第37-42页
   ·本章小结第42页
 参考文献第42-45页
第三章 面向口语歌词识别的语言模型第45-75页
   ·引言第45-46页
   ·N-GRAM语言模型第46-47页
     ·语言模型第46-47页
     ·N-gram语言模型第47页
   ·语言模型数据稀疏问题的解决方法第47-55页
     ·参数平滑算法第48-51页
     ·基于类的语言模型第51-55页
   ·基于词激活力的类的语言模型第55-65页
     ·算法描述第56-57页
     ·词的激活力第57-58页
     ·词的亲和度测度第58-59页
     ·谱聚类算法(Spectral Clustering)第59-64页
     ·基于词激活力的词聚类第64-65页
   ·实验设定与结果第65-72页
     ·实验数据第65-66页
     ·系统设定第66页
     ·评价准则第66-67页
     ·实验结果第67-72页
   ·本章小结第72页
 参考文献第72-75页
第四章 基于口语歌词的音乐检索第75-93页
   ·引言第75页
   ·基于口语歌词的音乐检索算法描述第75-76页
   ·数据库的线下处理第76-83页
     ·歌词库的建立以及格式第76-77页
     ·索引和停用词词表的建立第77-79页
     ·音素混淆矩阵的训练第79-83页
   ·基于多层滤波的检索算法第83-87页
     ·查询扩展第84页
     ·第一层滤波第84-85页
     ·第二层滤波第85页
     ·第三层滤波第85-87页
     ·歌曲排序第87页
   ·实验设定与结果第87-90页
     ·实验数据与设定第87页
     ·评价准则第87-88页
     ·实验结果第88-90页
   ·本章小结第90-91页
 参考文献第91-93页
第五章 清唱音乐的歌词识别第93-103页
   ·引言第93-94页
   ·现有的清唱音乐的歌词识别方法第94-95页
   ·基于孤立词识别技术的歌词识别算法第95-97页
     ·旋律检索第95-96页
     ·基于孤立词识别技术的歌词识别算法流程第96-97页
   ·实验设定与结果第97-100页
     ·实验数据与系统设定第97页
     ·评价准则第97-98页
     ·实验结果第98-100页
   ·本章小结第100页
 参考文献第100-103页
第六章 歌词识别辅助的哼唱检索第103-121页
   ·引言第103页
   ·哼/唱分类第103-109页
     ·语音激活检测第104-105页
     ·哼/唱分类特征提取第105-107页
     ·基于支持向量机的哼/唱二分类第107-108页
     ·中值平滑第108页
     ·哼/唱判决第108-109页
   ·基于哼/唱分类置信度的得分融合技术第109-110页
   ·歌词识别辅助的哼唱检索算法第110-112页
   ·实验设定与结果第112-117页
     ·实验数据与系统设定第112页
     ·评价准则第112-113页
     ·实验结果第113-117页
   ·本章小结第117页
 参考文献第117-121页
第七章 总结与展望第121-123页
   ·论文总结第121-122页
   ·研究展望第122-123页
博士期间发表的论文第123-125页
致谢第125页

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