1、隨著多媒體數(shù)據(jù)的急劇增多,基于內(nèi)容的多媒體哼唱檢索作為一種個(gè)性化的檢索方式,已經(jīng)引起越來(lái)越廣泛的關(guān)注。決定一個(gè)哼唱檢索系統(tǒng)的性能好壞主要取決于其底層算法的設(shè)計(jì),其中去噪處理、特征序列參數(shù)構(gòu)建、匹配算法等都是底層關(guān)鍵算法,本課題主要以音頻檢索作為主要研究對(duì)象,圍繞這些關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究,針對(duì)現(xiàn)有算法的不足之處提出改進(jìn)的方法,并通過(guò)原型系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證改進(jìn)的效果。本文主要研究工作如下:
　　(1)闡述軟件開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案,以系統(tǒng)開(kāi)

2、發(fā)思想為基礎(chǔ),詳細(xì)描述系統(tǒng)整體的軟件架構(gòu),主要介紹系統(tǒng)設(shè)計(jì)中涉及到的音頻特征提取模塊和哼唱檢索模塊的設(shè)計(jì)思路,并介紹系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成。
　　(2)主要完成音頻特征提取模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)。首先探討音頻去噪方法,以運(yùn)算量較小的譜減去噪為基礎(chǔ),對(duì)其增益函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),并通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)的譜減去噪法可以明顯改善信噪比;其次介紹了音頻的時(shí)域分析,主要介紹線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)LPCC和梅爾頻率倒譜系數(shù)MFCC及其一階差分倒譜特征參數(shù),并針對(duì)本文所設(shè)計(jì)的

3、系統(tǒng)平臺(tái),探討采用線性梅爾倒譜(LPC-MFCC)差分倒譜參數(shù)作為特征參數(shù)的特征提取方法。
　　(3)主要進(jìn)行哼唱檢索模塊的算法與軟件設(shè)計(jì),在研究字符串匹配算法和HMM算法原理基礎(chǔ)上使用一種連續(xù)隱馬爾可夫模型,并對(duì)DTW算法進(jìn)行音高平移處理,用于改善檢索精度與檢索速度。針對(duì)設(shè)計(jì)的匹配算法,給出原型系統(tǒng)的總體框架與設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。
　　(4)對(duì)前述各章中設(shè)計(jì)的軟件功能和檢索算法分別進(jìn)行了試驗(yàn)測(cè)試和軟件測(cè)試,進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并得出了相