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 |