matlab-音乐检索.doc
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2019-10-24
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基于信号频谱分析的音乐检索专题研讨
【目的】
(1) 加深信号频谱的概念，以及对信号频域分析基本原理和方法的理解。
(2) 培养学生理论联系实际的素质，提高学生的工程实践能力和创新能力。
(3) 培养学生查阅文献、自主学习的能力。
【知识点】
信号的抽样、频域分析，滤波器等
【背景知识】
语音信号的频谱分析始于上世纪 50 年代，首先由 Bell 实验室率先发明语谱仪，可以将语音信
号以时间，频率，强度等信息表现出来。60 年代，出现线性预测分析技术(LP Linear prediction)
和动态规划(DP Dynamic Programming),其中后者较好的解决了不等长语音匹配的问题。70 年
代 ， 动 态 时 间 弯 折 (DTW Dynamic time warping) 的 成 熟 以 及 矢 量 量 化 (VQ Vector
quantization)和隐马尔科夫模型(HMM Hidden markov model)的出现使得实践操作上实现基
于线性预测倒谱和 DTW 技术的特定人孤立词语音识别系统。80 年代，HMM 模型和人工神经网络
(ANN)成功应用，统计模型取代模板匹配的方法成为主流。90 年代，特征参数和自适应技术让统
计模型得到进一步的发展。
音乐检索的主要方法是基于内容的检索，即利用音乐的音符、旋律、节奏、歌曲风格等语义级
的特征或者声学层特征从数据库中检索乐曲。本研究专题使用基于信号频谱分析的方法实现音乐检
索。
【研讨内容】
(1) 建立音乐检索数据库。数据库有若干首歌曲或乐曲构成。格式自定。
(2) 设计并实现乐曲信号的去噪算法。
(4) 设计并实现乐曲信号的匹配算法。
(5) 设计并实现音乐检索系统的界面。
【温馨提示】
(1) 可以上网查阅语音识别的文献及相关算法。
(2) 曲目之间不宜过于类似。
(3) 需要综合频谱分析、滤波器等知识点。
【研讨要求】
(1) 利用 MATLAB，编写仿真程序，实现音乐检索系统。
(2) 设计并实现检索系统界面。
(3) 完成音乐检索系统的研究报告，报告包括课题背景、系统流程、具体方法、实验结果以及
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