基于M-FCC特征的音频检索系统与用户体验优化

随着信息技术的飞速发展，特别是在网络技术和多媒体技术的推动下，数字音频的创作、传输和存储量呈爆炸式增长。这引发了新的挑战：如何在海量的音频资源中高效地搜索所需信息，尤其是对于专业人员如音乐家和音效工程师，他们在海量音频库中寻找特定声音的需求尤为迫切。 传统的基于文本的音频检索系统虽然可以辅助用户通过文字描述查找音频，但存在明显的局限性。首先，音频文件通常缺乏明确的文本描述，很多仅依赖无意义的文件名标签，这使得精确匹配变得困难。其次，即使对于复杂音频，用户也只能提供简短的文本描述，难以完全反映音频的丰富特性。此外，由于命名和标签的不准确，用户往往需要花费大量时间试听多个音频才能找到合适的内容，这显然无法满足现代用户的需求。 为了克服这些问题，本文着重研究了一种基于内容的音频检索系统，该系统的核心在于利用音频的内在特征进行检索。系统首先通过Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)特征提取技术，将音频数据库中的音频转化为可操作的数值表示，然后设计了两种查询方式：拟声和声音绘画，允许用户通过直观的声音特征或绘制声音轮廓来搜索音频。通过计算音频间的距离，系统将相关音频组织成便于快速试听的界面，显著提高了检索效率。 论文首先回顾了国内外基于内容的音频检索系统的现状和技术，分析了现有系统的不足，并在此基础上提出了创新的设计。作者结合关键技术和编程技巧，实现了核心模块，并进行了用户测试，以验证系统的实用性和用户友好性。论文总结了研究工作，根据用户测试结果，指出了未来改进的方向，重点关注如何进一步提升用户体验、提高检索精度以及可能的应用拓展，如音频内容理解和个性化推荐等。 关键词包括：音频检索、基于内容、MFCC、自组织映射、声音绘画等，这些技术构成了论文研究的基础和亮点。本研究旨在解决音频信息检索中的挑战，推动了信息技术在音频领域中的实际应用。