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乐曲检索与评价系统的设计与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 概述第11-18页
   ·课题概论第11页
   ·课题意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-15页
   ·本人的工作第15-16页
   ·论文内容和章节安排第16-18页
第二章 音乐检索与评价的相关理论与技术第18-28页
   ·J2EE相关知识第18-22页
     ·J2EE第18-19页
     ·MVC模式第19-20页
     ·数据库第20-22页
   ·音乐信号理论第22-23页
     ·乐理知识第22页
     ·音乐信号数字化表示第22-23页
   ·系统开发准备第23-24页
     ·开发步骤第23-24页
     ·B/S与C/S结构的特点第24页
   ·神经网络原理第24-27页
     ·人工神经网络原理第24-25页
     ·BP模型第25-26页
     ·神经网络的应用第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 乐曲检索算法及特征提取第28-44页
   ·旋律表示方法第28-34页
     ·音乐旋律第28-29页
     ·音乐旋律的特性第29页
     ·音乐旋律表示方法第29-30页
     ·组成音乐的最小单位第30-32页
     ·MIDI数字接口和MIDI信号分析第32-33页
     ·节奏、节拍特征第33-34页
   ·基音周期检测第34-36页
     ·基音频率第34-35页
     ·基音周期提取算法第35页
     ·ACF相结合与AMDF检测基音周期第35-36页
   ·音乐信号特征提取算法第36-40页
     ·基于重复模式的特征提取算法第37-38页
     ·基于音高轮廓的特征提取算法第38页
     ·节奏特征的提取第38-39页
     ·节拍特征的提取第39页
     ·和弦特征提取第39-40页
   ·字符串匹配第40-41页
   ·线性匹配算法第41-43页
     ·线性缩放第41-42页
     ·线性对齐匹配算法第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 乐曲评价模型的研究第44-51页
   ·输入参数的确定第44-47页
     ·音高特征的参数确定第45-46页
     ·节奏特征的参数确定第46页
     ·节拍特征的参数确定第46-47页
     ·和弦特征的参数确定第47页
     ·旋律特征的参数确定第47页
   ·BP神经网络参数的确定第47-49页
     ·网络结构的确定第48页
     ·误差的选取第48-49页
   ·神经网络模型的训练第49页
   ·本章小结第49-51页
第五章 系统设计与实现第51-66页
   ·乐曲检索子系统的设计与实现第51-56页
     ·乐曲检索子系统的设计第51-55页
     ·乐曲检索子系统的实现第55-56页
   ·乐曲评价系统的设计与实现第56-64页
     ·乐曲评价系统的设计第57-59页
     ·音乐评价模块及总体运行流程第59-61页
     ·演奏功能实现第61-62页
     ·神经网络算法的伪代码及实现第62-64页
   ·本章小结第64-66页
第六章 系统测试第66-69页
   ·系统测试方法第66页
   ·系统测试用例及结果第66-68页
   ·软件运行结果分析第68页
   ·系统测试小结第68-69页
第七章 总结与展望第69-71页
   ·总结第69-70页
   ·今后工作第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-74页

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