| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| §1.1 引言 | 第10-14页 |
| §1.1.1 课题研究意义 | 第11-12页 |
| §1.1.2 课题背景 | 第12页 |
| §1.1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| §1.1.4 选题来源 | 第14页 |
| §1.2 研究内容 | 第14-15页 |
| §1.3 内容组织 | 第15-16页 |
| §1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基于内容音乐检索基础 | 第17-31页 |
| §2.1 预备知识 | 第17-20页 |
| §2.1.1 音乐乐理基础 | 第17-19页 |
| §2.1.2 音乐记谱表示 | 第19页 |
| §2.1.3 听觉特性 | 第19-20页 |
| §2.2 音乐的数字化表示 | 第20-22页 |
| §2.2.1 声音文件 | 第20-21页 |
| §2.2.2 MIDI文件 | 第21页 |
| §2.2.3 模块文件 | 第21-22页 |
| §2.3 音乐信号特征及处理 | 第22-26页 |
| §2.3.1 音乐信号特征 | 第22-25页 |
| §2.3.2 音乐信号预处理 | 第25-26页 |
| §2.3.2.1 预滤波 | 第25页 |
| §2.3.2.2 预加重 | 第25-26页 |
| §2.3.2.3 加窗分帧 | 第26页 |
| §2.4 基于内容音乐检索 | 第26-30页 |
| §2.4.1 基于内容音乐检索原理 | 第26-27页 |
| §2.4.2 哼唱检索特征选取 | 第27-28页 |
| §2.4.3 哼唱检索难点分析及解决方案 | 第28-30页 |
| §2.4.3.1 音乐旋律在时间上的可伸缩性 | 第29-30页 |
| §2.4.3.2 音乐旋律在音高上的可平移性 | 第30页 |
| §2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 音乐旋律轮廓特征提取 | 第31-42页 |
| §3.1 基音提取算法 | 第31-35页 |
| §3.1.1 自相关法(ACF) | 第32页 |
| §3.1.2 平均幅度差函数法(AMDF) | 第32-33页 |
| §3.1.3 并行处理技术方法(PPROC) | 第33页 |
| §3.1.4 倒谱法(CEP) | 第33页 |
| §3.1.5 简化逆滤波法(SIFT) | 第33-34页 |
| §3.1.6 小波变换法(Wavelet Transform) | 第34页 |
| §3.1.7 基于Hilbert-Huang变换的基音周期检测方法 | 第34-35页 |
| §3.2 基音检测的后处理 | 第35-36页 |
| §3.2.1 中值平滑算法 | 第35-36页 |
| §3.2.2 中值平滑算法 | 第36页 |
| §3.2.3 组合平滑算法 | 第36页 |
| §3.3 音乐旋律轮廓提取算法(MUSIC CONTOUR EXTRACT ALGORITHM) | 第36-39页 |
| §3.4 标准音调差值图的生成 | 第39-41页 |
| §3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 音乐检索匹配算法 | 第42-57页 |
| §4.1 字符串匹配检索 | 第42-48页 |
| §4.1.1 单模式匹配算法 | 第44-47页 |
| §4.1.1.1 BF算法(Brute Force) | 第44-45页 |
| §4.1.1.2 KMP算法(Knuth-Morris-Pratt) | 第45页 |
| §4.1.1.3 BM算法(Boyer-Moore) | 第45-47页 |
| §4.1.2 多模式匹配算法 | 第47-48页 |
| §4.1.2.1 AC算法(AnoCorasick) | 第47页 |
| §4.1.2.2 Wu-Manber算法(Wu-Manber) | 第47-48页 |
| §4.2 音乐近似旋律匹配 | 第48-51页 |
| §4.2.1 近似字符串匹配算法 | 第48-49页 |
| §4.2.2 动态时间规整(DTW) | 第49-50页 |
| §4.2.3 基于统计模型的方法 | 第50-51页 |
| §4.3 音乐相似度计算 | 第51-56页 |
| §4.3.1 字符串相似度计算 | 第51-53页 |
| §4.3.1.1 编辑距离(Levenshtein Distance) | 第51-52页 |
| §4.3.1.2 最长公共子串(LCS) | 第52页 |
| §4.3.1.3 内积 | 第52-53页 |
| §4.3.2 音乐相似度计算 | 第53-55页 |
| §4.3.2.1 音乐划分 | 第53页 |
| §4.3.2.2 音乐相似度函数定义 | 第53-54页 |
| §4.3.2.3 音乐相似度函数改进 | 第54-55页 |
| §4.3.2.4 跨句搜索 | 第55页 |
| §4.3.3 音乐检索匹配算法 | 第55-56页 |
| §4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 音乐数据库技术研究 | 第57-66页 |
| §5.1 音乐数据库 | 第57-60页 |
| §5.1.1 音调 | 第58-59页 |
| §5.1.2 特征1 | 第59页 |
| §5.1.3 特征2 | 第59-60页 |
| §5.2 音乐数据库的优化 | 第60页 |
| §5.3 时间序列技术 | 第60-63页 |
| §5.3.1 经典时间序列方法 | 第61页 |
| §5.3.2 现代时间序列方法 | 第61-63页 |
| §5.4 将时间序列技术用于音乐数据库 | 第63-65页 |
| §5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 音乐哼唱检索系统及实现 | 第66-79页 |
| §6.1 系统总体实现步骤 | 第66页 |
| §6.2 系统结构 | 第66-67页 |
| §6.3 系统实现 | 第67-69页 |
| §6.4 试验及结果分析 | 第69-78页 |
| §6.4.1 系统检索精度测试 | 第69-70页 |
| §6.4.2 系统性能测试 | 第70-71页 |
| §6.4.3 系统抗噪声实验 | 第71-78页 |
| §6.4.3.1 正态随机噪声 | 第73-74页 |
| §6.4.3.2 环境冲激噪声 | 第74-76页 |
| §6.4.3.3 呼吸噪声 | 第76-78页 |
| §6.5 系统特点总结 | 第78页 |
| §6.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第七章 结论及展望 | 第79-81页 |
| §7.1 课题总结 | 第79页 |
| §7.2 未来工作 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 附录 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
