基于内容的自动标记与喜好检索应用于音乐资讯检索

音乐资讯检索在近十年来收到越来越 多关注，本文中探讨 两种主要人民搜 寻歌曲歌手专辑的方式，分别为自动 标记与喜好学习预测。相较于利用范 例查询的方法，对于人们来说使用语 义概念字来搜寻音乐较自然。这种搜 寻方式，又称语义描述查询，需要一 种准确且自动的方法来帮助人们标记 音乐档案。为了此目的，我们提出了 一个基于反义字模型的自动标记系统 。我们针对每一个表机子监理处相对 应的反义字集，而其反义字集是由语 义上与其具有相反意义的标记字所建 立出来。介由建立标记字与其反义字 的模型，在自动标记的表现上，我们 的系统能比原系统具有更好的效果。 而在搜寻的表现上，使用了反义字模 型的系统也同样能有较好的效果。另 一种发觉音乐的方式是推荐系统。首 先利用所有歌曲建立全局背景模型， 接着利用事后机率最大化调试方法建 立出各个歌手的声学特征。这些声学 特征与使用者的喜好分数将利用派讯 回归方法来训练排序函数。