基于内容和语义的音乐检索技术研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-20页 |
| 1.1.1 音乐信息检索历史与发展 | 第17-18页 |
| 1.1.2 音乐信息检索建模与表达 | 第18-19页 |
| 1.1.3 音乐信息检索研究内容及意义 | 第19-20页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第20-25页 |
| 1.2.1 音乐检索 | 第20-22页 |
| 1.2.2 音乐推荐 | 第22页 |
| 1.2.3 音乐播放列表生成 | 第22-23页 |
| 1.2.4 音乐浏览界面 | 第23-24页 |
| 1.2.5 其他检索应用 | 第24-25页 |
| 1.3 本文主要研究思路 | 第25-31页 |
| 1.3.1 研究目标和研究思路 | 第25-27页 |
| 1.3.2 研究内容和章节安排 | 第27-31页 |
| 2 相关研究基础 | 第31-48页 |
| 2.1 音乐特征提取 | 第32-42页 |
| 2.1.1 时域和频域特征 | 第32-34页 |
| 2.1.2 低层特征和音色 | 第34-35页 |
| 2.1.3 音高特征 | 第35-40页 |
| 2.1.4 旋律、和弦和音调 | 第40-42页 |
| 2.2 音乐相似度 | 第42-47页 |
| 2.2.1 自相似性分析与音乐结构 | 第42-43页 |
| 2.2.2 全局相似度 | 第43页 |
| 2.2.3 基于向量空间模型的音乐相似度 | 第43-44页 |
| 2.2.4 基于共现分析的音乐相似度 | 第44-47页 |
| 2.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 3 基于旋律的哼唱音乐检索模型 | 第48-64页 |
| 3.1 哼唱旋律的表示模型及其匹配技术框架 | 第48-49页 |
| 3.2 基于遗传算法的旋律轮廓对齐算法 | 第49-53页 |
| 3.2.1 染色体编码设计 | 第51-52页 |
| 3.2.2 适应度函数定义 | 第52页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第52页 |
| 3.2.4 加权综合旋律模板匹配算法 | 第52-53页 |
| 3.3 旋律模板的局部敏感哈希 | 第53-58页 |
| 3.3.1 音乐文件的模板生成 | 第54-55页 |
| 3.3.2 局部哈希算法 | 第55-56页 |
| 3.3.3 面向欧氏距离的LSH函数族 | 第56-57页 |
| 3.3.4 基于局部哈希算法的哼唱检索 | 第57-58页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第58-63页 |
| 3.4.1 遗传算法实验结果及其分析 | 第59-61页 |
| 3.4.2 哼唱检索系统检索结果及其分析 | 第61-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 4 基于示例内容的音乐检索模型 | 第64-75页 |
| 4.1 基于流形排序的音乐检索技术框架 | 第64页 |
| 4.2 流形排序 | 第64-66页 |
| 4.3 音频流形排序算法设计 | 第66-70页 |
| 4.3.1 特征选择 | 第66-67页 |
| 4.3.2 流形排序算法设计 | 第67-68页 |
| 4.3.3 相关反馈算法设计 | 第68-70页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 5 基于示例语义的音乐检索模型 | 第75-96页 |
| 5.1 基于示例语义的音乐检索 | 第75-76页 |
| 5.2 基于示例语义的音乐检索系统框架 | 第76-77页 |
| 5.3 基于深度学习算法的模型设计 | 第77-84页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第77-80页 |
| 5.3.2 模型设计 | 第80-82页 |
| 5.3.3 算法描述 | 第82-84页 |
| 5.4 基于深度学习算法的模型改进 | 第84-88页 |
| 5.4.1 损失函数调整 | 第84-85页 |
| 5.4.2 SMOTE算法 | 第85-86页 |
| 5.4.3 基于ELM的语义向量生成 | 第86-88页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第88-95页 |
| 5.5.1 数据集与语义特征提取 | 第88-89页 |
| 5.5.2 标注性能评价 | 第89页 |
| 5.5.3 检索性能评价 | 第89页 |
| 5.5.4 实验结果分析 | 第89-95页 |
| 5.6 本章小结 | 第95-96页 |
| 6 基于示例语义的音乐检索与交互技术应用 | 第96-105页 |
| 6.1 音乐检索交互系统 | 第96-97页 |
| 6.2 基于语义的音乐检索交互系统框架 | 第97-98页 |
| 6.3 基于语义的音乐检索交互系统设计 | 第98-100页 |
| 6.3.1 基于语义的音乐检索算法实现 | 第98-99页 |
| 6.3.2 基于交互信息的音乐推荐算法实现 | 第99页 |
| 6.3.3 用户语义配置文件的生成 | 第99-100页 |
| 6.4 系统实现 | 第100-104页 |
| 6.4.1 检索数据集的建立 | 第100-101页 |
| 6.4.2 检索交互系统实现 | 第101-104页 |
| 6.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 7 结束与展望 | 第105-108页 |
| 7.1 结论 | 第105-106页 |
| 7.2 创新点 | 第106-107页 |
| 7.3 展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-120页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 作者简介 | 第122页 |
