基于音频搜索源的音频搜索引擎研究

本文主要阐述使用音频作为搜索源的音频搜索的主要过程以及技术要点,包括音频特征码的提取,音频特征在数据库中的储存形式,特征匹配方法。     

局部搜索的音频数据检索

根据多媒体音频数据的特点,提出一种适用于快速音频数据检索的局部搜索数据结构,即局部搜索树(local search tree,LS-tree).在局部搜索树中,分别以音频数据小波变换系数的过零率和平均幅度作为主、次关键码,基于局部范围对作为索引的其他系数进行组织.其次,基于局部搜索树,提出采用小波包最好基小波塔型算法实现音频数据检索.最后,把采用局部搜索树的小波包最好基—小波塔型算法的搜索和基于小波不同级系数的检索方法相比较,结果表明,这种方法对音频数据检索的快速和有效性.     

基于最好基的音频数据搜索方法研究

根据小波包变换的的特点,在产生最好基子空间的基础上,阐述把最好基子空间转换成最好基子空间数值表示形式的方法.利用这种数值表示形式,提出类AVL搜索树的结点结构.并以这种结点结构为基础,提出基于最好基的音频数据搜索方法,利用对类AVL树的最好基搜索来实现对音频数据的可靠搜索.     

音频指纹搜索中数据预处理的改进算法

不同的音频指纹提取算法需要不同的音频指纹搜索。针对某些特定（例如：foosic算法）的音频指纹提取算法,在数据预处理方面提出并实现了两种新的音频指纹搜索算法：PCA（Principle Component Analysis）主成分分析算法、不同帧之间相应的数据求和算法。实验结果表明：应用PCA算法,在搜索正确率为94.98%的情况下,搜索时间缩短为8.42%;应用求和算法,在搜索正确率为95.92%的情况下,搜索时间缩短为3.72%。     

基于Microsoft SQL Server 2000的全文搜索功能构建Web搜索应用程序

MicrosoftSQLServer2000的全文搜索功能,可以对在非结构化文本数据上生成的索引执行快速、灵活的查询。本文介绍了如何充分利用使用MicrosoftSQLServer2000的全文搜索功能,可以快速实现一个简单、功能强大的web搜索应用程序。     

WWW信息搜索技术研究

文章通过对目前常用的ｗｅｂ搜索技术进行分析,指出其缺陷。针对其缺陷,对提出来的的两项ｗｅｂ信息搜索新技术：自适应性的、实时的搜索引擎和基于内容寻址的搜索进行了详细的分析与比较,指出它们解决问题的本质及带来的新问题。并就 ＷＷＷ信息搜索技术的研究方向作了简要的讨论。     

一种音频指纹构建与搜索架构的实现

音频指纹技术是音频处理领域中的一种重要技术。它通过将一系列短促、无标记的音频片段与之对应的内容数据链接起来,为每个音频信号编制特征码,进而实现音频资源的匹配和识别。提出了一种音频指纹构建与搜索的基本架构,并采用C#编程语言详细实现了这一架构。     

娱乐网站大搜索

暑假时光正是学生朋友们最幸福的时候．这期为大家推荐的则是一些娱乐网站。现在．不少网站都打着“娱乐”的牌子招摇撞骗以达到不可告人的目的。放心．这里推荐的网站都是经过我们仔细筛选的正规网站．不会窃取用户信息,更不会损害访问者的利益。     

巧妙搜索MP3英文经典老歌

工作已经有半年多了，每天都像其他上班族一样忙碌，几乎没有什么时间来娱乐，但下班后我都会赶快戴上耳机，打开Mp3，那些经典的英文老歌是本人的最爱。     

Web2．0社区搜索模块排序算法的设计与实现

网页排序技术是搜索引擎的核心技术之一。描述Web2.0社区构建语义搜索的必要性,分析影响网页排序的因素,将搜索引擎的排序算法借鉴到基于Web2.0社区的搜索模块中,以改进的TF/IDF和PageRank算法为基础,在一个Web2.0开源社区开发平台上实现基于语义排序的搜索模块。测试结果表明,该排序算法具有内容定位精确、有效结果靠前的特点。     

音频化渣自动检测系统

本文介绍了由音频化渣仪和微机组成的钢水温度自动检测系统的硬件组成与软件设计,并根据现场干扰２,从软,硬件两方面采取了抗干扰措施,保证了测量精度,可靠性。     

基于机器学习的音频分类

为施行有效的音频分类以高效率处理日渐复杂的音频信息,研究采用包含多种神经网络在内的5种机器学习模型,实现多种决策下的音频分类以寻找最优模型,基于分类准确度对各模型分类效果进行评估,在使用正则化方法保证模型泛化能力的条件下,通过比较和实验,挖掘并验证出了相对最优的模型——卷积神经网络音频分类模型及对应参数,为现有音频分类模型的进一步优化提供了参考方向。     

音乐本无疆 收听勿有界 无线音频总动员

无线在IT界已成一种新兴力量,不少喜爱SOHO办公与家庭娱乐的朋友已经把自己的硬件装备向着无线领域发展起来,作为宅男宅女在家欣赏音乐买什么样的无线设备比较合适,本篇内容将告诉你。     

计算机音频处理

现代音频技术已经步入数字处理阶段,计算机的多媒体功能为音频处理提供了很多方便实用的方法,通过这些方法,我们可以让声音听上去更悦耳,更具有感染力,数字处理的优势被充分体现出来。     

基于音频指纹的两步固定音频检索

提出了一种基于过零率和音频指纹的两步固定音频检索算法.在基于过零率直方图的初步检索中,采用直方图的迭代计算和动态的观测窗滑动步长来减少计算量并加快搜索速度,快速筛选出相似度较高的候选音频片段;接着基于降维Philips音频指纹对候选音频进行精检索,进一步提高检索精度.实验结果表明,该音频检索算法在保证较好的检索准确性基础上,大幅度提高了检索速度,且具有较好的鲁棒性.     

面向音频检索的音频分割和标注研究

解决大规模音频数据库快速检索的有效手段之一是建立合适的音频索引,其中音频分割和标注是建立音频索引的基础。文中采用了一种基于短时能量和改进度量距离的两步音频分割算法,使得分割后的音频片段具有段间特征差异大、段内特征方差小的特点。在音频分割的基础上进行了音频数据库中音频流的标注;分别基于BP神经网络算法和Philips音频指纹算法对音频进行了音频类别和音频内容的标注,为后续建立音频索引表做准备。实验结果表明,两步分割算法能较好地分割任意音频流,音频标注算法能有效进行基于音频类别和音频内容的标注,算法同时具有良好的鲁棒性。     

音频信息检索综述

随着多媒体和Internet技术的广泛应用和深入普及,多媒体数据的数量正在飞速增长,音频数据作为多媒体数据的重要组成部分,其信息量也在不断膨胀。如何有效的对音频信息进行检索成为现代信息检索的一个重要的研究领域。然而,音频数据同传统的文本数据不同,文本检索中的相关技术不能简单地应用到音频信息检索中,因为后者往往是基于语义的,所以不可避免地要用到音频数据的特征提取和模式匹配等技术。本文将对音频数据检索相关技术和系统做一综述性的介绍。     

实体搜索综述

与传统的以网页页面集合的方式呈现搜索结果不同,实体搜索的结果是实体或实体集合,其优点是无需用户在纷杂的网页里面进行二次查找,更能提升用户的搜索体验.实体搜索的任务可以分为相关实体搜索和相似实体搜索.本文对近年来这两类任务的实体搜索技术进行综述.首先给出了实体搜索的形式化的定义,并介绍了常用的评测指标;然后对两种不同形式的实体搜索任务在两类数据源(非结构化数据集和结构化数据集)上的主要研究方法进行详细阐述和对比;最后对未来的研究内容和发展方向进行了探讨和展望.     

基于分形特征的音频检索

提出利用分形几何抽取音频特征的全局化音频检索,将其学习阶段计算音频数据库中每个音频的分维作为特征向量,保存在音频特征数据库中,并建立索引。其检索阶段则首先计算查询音频的分维,然后从音频数据库中快速找出分维最相似的若干音频对象。分维刻画了音频的内在属性如自相似性,使其具有片段检索对匹配的起点不敏感、抗噪音、检索速度快等优点。用FRACTAL, MFCC和SOLAR 3种方法对数据集分别检索,实验结果表明基于分维的音频检索在性能和时间复杂度上有显著优势。