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基于E2LSH的音乐哼唱检索系统的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 选题背景意义第11-12页
    1.2 哼唱检索系统及国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 系统框架及技术关键点第12-13页
        1.2.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.3 存在的问题及解决方案第15-16页
    1.3 本文的主要研究内容第16-17页
    1.4 论文章节安排第17-18页
第二章 哼唱检索系统基础第18-36页
    2.1 哼唱检索系统结构第18页
    2.2 基础知识第18-21页
        2.2.1 音高第19页
        2.2.2 响度第19页
        2.2.3 音色第19-20页
        2.2.4 MIDI音乐第20-21页
    2.3 旋律特征表示方法第21-22页
        2.3.1 音符序列第22页
        2.3.2 音高序列第22页
    2.4 旋律模板库建立第22-23页
    2.5 预处理第23-25页
        2.5.1 预滤波第23-24页
        2.5.2 预加重第24页
        2.5.3 加窗与分帧第24-25页
    2.6 旋律特征提取第25-33页
        2.6.1 基音周期预估第25-31页
            2.6.1.1 自相关函数第25-27页
            2.6.1.2 平均幅度差函数第27-28页
            2.6.1.3 YIN算法第28-29页
            2.6.1.4 实验对比第29-31页
        2.6.2 平滑处理第31-32页
        2.6.3 音符切分第32-33页
    2.7 旋律匹配第33-35页
        2.7.1 音高偏移问题第34页
        2.7.2 音长伸缩问题第34-35页
    2.8 本章小结第35-36页
第三章 旋律匹配技术的研究第36-52页
    3.1 基于音高序列的匹配算法第36-40页
        3.1.1 线性伸缩算法第36-37页
        3.1.2 动态时间规整第37-40页
    3.2 基于音符序列的匹配算法第40-43页
        3.2.1 EMD算法第40-41页
        3.2.2 EMD旋律匹配第41-43页
    3.3 算法改进第43-48页
        3.3.1 改进DTW第44-46页
            3.3.1.1 动态阈值偏移约束第44-45页
            3.3.1.2 IDTW算法第45-46页
        3.3.2 EMD-IDTW算法第46-48页
    3.4 实验与结果分析第48-51页
        3.4.1 实验数据第48页
        3.4.2 实验结果与分析第48-51页
    3.5 本章小结第51-52页
第四章 旋律检索技术的研究第52-70页
    4.1 相似性快速检索第52-53页
        4.1.1 基本概念与特点第52-53页
        4.1.2 维度灾难及解决方案第53页
    4.2 位置敏感哈希第53-57页
        4.2.1 发展背景第53-54页
        4.2.2 基本原理第54-56页
        4.2.3 LSH的多种实现第56-57页
    4.3 E2LSH检索第57-61页
        4.3.1 p-stable分布第57页
        4.3.2 哈希函数簇第57页
        4.3.3 冲突概率第57-59页
        4.3.4 确定r值第59页
        4.3.5 索引构建第59-61页
    4.4 E2LSH旋律检索第61-65页
        4.4.1 Pitch-E2LSH建立第61-62页
        4.4.2 Pitch-E2LSH检索第62-65页
        4.4.3 Pitch-E2LSH与EMD-IDTW的融合算法第65页
    4.5 实验与结果分析第65-69页
        4.5.1 实验设置第65-66页
        4.5.2 实验结果及分析第66-69页
    4.6 本章小结第69-70页
第五章 基于E2LSH的音乐哼唱检索系统的实现第70-78页
    5.1 系统框架第70-71页
    5.2 系统实现第71-74页
    5.3 系统实验与结果分析第74-76页
        5.3.1 实验环境与数据第74页
        5.3.2 实验结果及分析第74-76页
    5.4 本章小结第76-78页
第六章 总结与展望第78-80页
    6.1 本文主要工作内容第78-79页
    6.2 下一步工作的展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85页

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