以声谱图相似度为度量的波形音乐检索

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1、1362009,45(13)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用◎数据库、信号与信息处理◎以声谱图相似度为度量的波形音乐检索孔旭1,关佶红21,GUANJi-hong2KONGXu1.复旦大学计算机科学技术学院,上海2004332.同济大学计算机科学与技术系,上海2000921.SchoolofComputerScience,FudanUniversity,Shanghai200433,China2.DepartmentofComputerScienceandTechnology,TongjiUniversi

2、ty,Shanghai200092,ChinaE-mail:jhguan@tongji.edu.cnKONGXu,GUANJi-hong.Audioformatmusicretrievalbasedonspectrogramsimilarity.ComputerEngineeringandApplications,2009,45(13):136-141.Abstract:Content-basedmusicretrievalgainsmoreandmoresignificanceinrecentyears,andanumberofretrievalmeth

3、odshavebeenproposed.Mostexistingmethodsuseonlyoneortwosignificantfeaturestorepresentapieceofmusic.Differentfromtheexistingmethods,inthispaper,anewmethodisproposedthatrepresentsapieceofmusicbyafeaturematrixgeneratedfromitsspectrogram,thusthesimilaritybetweenthequeryandanycandidatem

4、usicfileinthedatabaseisevaluatedbythesimilarityoftwomatrices.Experimentsshowthatthismethodcanachievesatisfactoryretrievalperformance.Keywords:acousticmusic;spectrogram;matrixsimilarity;content-basedmusicretrieval摘要:近年来,基于内容的音乐检索研究日益受到重视,不少检索方法被提出来。其中,大部分方法主要集中在精确地表征音乐的某一两个特征,以反映出音

5、乐某一两个突出方面的性质。论文采取完全不同的思路,使用从声谱图中提取的特征矩阵来表示音乐,查询片断与数据库中候选乐曲的相似度从而转化成两个特征矩阵间的相似度。实验结果表明:该方法不仅过程与计算简单,而且能够取得良好的检索效果。关键词:波形音乐;声谱图;矩阵相似度;基于内容的音乐检索DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.13.040文章编号:1002-8331(2009)13-0136-06文献标识码:A中图分类号:TP3011引言基于内容的音乐检索从音乐本身的内容出发,不依赖歌曲随着计算机的广泛普及和互联网的迅速发展,数字音乐

6、也的文本标签(或只作为辅助手段),而是通过分析处理,获取与得到前所未有的传播[1-2]。许多数字音乐图书馆,大型数字音乐音乐内容相关的音乐特征来表征音乐的内容本质,从而保证搜数据库,以及在线音乐网站应运而生。这对于音乐的传播和流索的结果正是用户想要的。行,以及用户欣赏和获取音乐提供了很大的方便[3]。相比于传统的文本检索技术和语音处理识别,对音乐的内目前大部分音乐检索系统都是基于音乐的本文标签信息,容检索的研究比较少,而且起初发展缓慢,直到近十几年才涌即,如果用户想要获得某首歌曲,需要知道歌名,演唱者,专辑现出大量的相关文章,很多基于内容的音乐检索方法和系

7、统也名等一个或多个标签信息;同时,数据库的管理和维护需要大被提出来。尽管如此,大量的此类研究仍主要面向结构性强、内量人为的操作,将数据库内的歌曲按照提供查询的标签做好正容描述信息较多的符号型表征的音乐文件上。而对于没有直接确而系统的分类,否则就很容易因为错误的标签而找不到正确内容结构和信息的波形音乐文件的研究则更加稀少。[4]Wold等人[1]利用音调、响度、明度、带宽等声学特征构建一的歌曲。个N维向量作为查询音乐的途径。Liu等人[2]从mp3文件的子另一方面,个人会经常遇到这样一种情况:知道歌曲的某段旋律,却不知道歌名、演唱者等任何详细信息,比如在电视

8、里波段中获得多相位滤波系数向量,组成区分符来度量相似。Foote[

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