基于内容的音频哼唱识别与检索系统实现与关键技术

本篇硕士学位论文探讨了在数字化音频时代的哼唱检索系统开发，着重于基于内容的音频哼唱识别技术。作者陈旭在专业指导下，针对多媒体数据库中歌曲检索的问题，提出了一种创新的方法，即通过用户对歌曲旋律的哼唱，实现对歌曲的识别和检索。 论文的核心内容涵盖了音频哼唱识别的关键技术，包括特征提取、噪声去除和特征值识别。在实验阶段，作者在PC平台和Altera公司DE2嵌入式平台上进行了系统的开发和测试，针对20首歌曲进行哼唱识别，通过参数调整优化了性能，达到了较高的识别率和良好的运行效率。特别是在DE2板子上，部分哼唱识别系统表现出色，相比于传统的整体匹配方法，部分匹配算法显著提高了搜索成功率，从48%提升到了约85%，而且这种方法的时间复杂度相对较低，仅是整体匹配的约1.5倍，同时保持了优秀的兼容性。 此外，论文中提到的基础音（基音）、动态时间伸缩（DTW）和音高归一化技术是实现哼唱识别的重要组成部分。为了提高部分匹配的精度，作者创造性地引入了正反DTW方法，它在满足识别准确性的前提下，有效地减少了计算时间，实现了高效和兼容的系统设计。 总结来说，这篇论文不仅提供了哼唱检索系统的具体实现步骤，还包含了对关键算法的深入分析，对于音频处理、人工智能和多媒体信息检索领域的研究人员具有很高的参考价值，展示了如何将音频特征处理与实时性能优化结合起来，以满足用户对个性化和便捷搜索的需求。