MIDI主旋律特征提取构建音乐数据库

音乐特征数据库是实现哼唱音乐检索系统的重要基础。对MIDI进行分析,从MIDI主音轨中提取主旋律特征向量构建音乐特征数据库,同时提出一种对MIDI旋律进行切分的算法,以一句歌词作为步进进行检索。与原有的基于近似符号串匹配算法不同,自动断句能够极大地提高检索准确率,并且节约检索时长。     

基于音轨特征量的多音轨MIDI主旋律抽取方法

在基于内容的数字音乐检索研究中,其音乐库大都直接使用复合音音乐数据文件。然而这种直接采用复合音音乐数据的索引必将给检索处理带来巨大的计算量以及复杂的匹配算法。该文提出了一种基于音轨特征量的多音轨MIDI主旋律信息音轨抽取方法。通过与人工标注结果的实验比较,表明该文实现的抽取方法可有效地从多音轨MIDI演奏数据文件中提取出主旋律音轨。     

基于网格技术的跨库检索优化方法研究

跨库检索平台在数字图书馆建设中起到了至关重要的作用,目前国内外推出的平台仍存在只能检索有限个数据库资源、数据库标准不统一的问题。利用网格技术开放式架构、通用技术规范、1跨组织资源调度能力及其高性能数据管理优势对现有跨库检索平台进行优化,构建基于Agent技术的网格任务管理模块,可有效进行资源整合,实现数字图书馆的一站式服务。     

基于隐含语义分析的音乐检索

为提高音乐检索效率,使检索结果与搜索目的更接近,提出了基于隐含语义分析的音乐检索方法.将曲谱表示为标准音符和音转的交替串,基于每个交替串使用频率高于包含它的多交替串排列的事实,设计了音乐词汇统计算法.为使各分句能整齐地转化为相同维数的向量,使用最长的分句长度作为标准维数,基于增加频率和的原则进行单词的重新分割.实验结果表明,基于隐含语义分析的检索能获得令人满意的检索结果.     

基于刻面分类模式的构件库检索方法

可复用软件构件的检索是构件库和软件复用领域研究的一个重要课题。基于刻面分类模式的检索方式拥有准确、高效的优势,因而得到了广泛应用。论文介绍了刻面分类模式的相关概念以及刻面树的创建方式,分析了基于刻面分类模式对软件构件库进行检索的规则,该规则将用户选择的刻面和术语通过合理的并和交运算组合生成数据库查询条件来完成检索。最后根据规则提出了相应算法以及刻面分类模式检索在实际构件库系统中的实现方法。     

基于刻面分类模式的构件库检索方法

可复用软件构件的检索是构件库和软件复用领域研究的一个重要课题。基于刻面分类模式的检索方式拥有准确、高效的优势,因而得到了广泛应用。论文介绍了刻面分类模式的相关概念以及刻面树的创建方式,分析了基于刻面分类模式对软件构件库进行检索的规则,该规则将用户选择的刻面和术语通过合理的并和交运算组合生成数据库查询条件来完成检索。最后根据规则提出了相应算法以及刻面分类模式检索在实际构件库系统中的实现方法。     

协议特征库动态更新方法的研究

本文分析了入侵检测系统Snort的特征库的结构和建立,实现了一种特征库的实时动态更新技术。该技术方法利用规则库构建特征库,作为第二特征库,通过实时切换技术,实现将第二特征库转为第一特征库,从而达到协议特征库动态更新的目的。     

一种用关键乐段对音乐进行检索的方法

"用关键乐段检索音乐"是一种基于内容的音乐检索方法。该文在对音乐库做了统计分析的基础上,总结了一些启发式规则,帮助对哼唱输入进行基音检测、音符分割,音乐匹配,从而实现通过内容对音乐进行检索,并初步论证了所提方法的有效性。     

音乐特征识别的研究综述

文章全面总结了音乐特征识别领域所取得的主要研究成果,重点介绍了音乐特征的提取、描述、分析和识别等方面采用的各种智能分析处理方法,并对该领域中存在的主要困难和将来的发展方向提出了一些看法。     

改进的基音检测方法及在音乐检索中的应用

基音检测是音频分析和基于内容的音乐检索中的关键技术,是基于内容音乐检索中实现哼唱检索的基础。提出一种改进的自相关函数（autocorrelation function,ACF）方法进行基音检测。从对音频信号进行去噪预处理、清浊音判断及后处理等方面对ACF进行改进,使之能够生成规整的音高变化曲线。在音乐检索的实现中,提出一种有限长度的最长公共子序列（Local Longest Common String,LLCS）方法,该方法可有效解决传统方法存在的误检问题。开发实现了一个通过哼唱/歌唱进行歌曲检索的原型系统。对大量的歌曲哼唱的实验表明,提出的改进ACF算法和LLCS算法对于提高检索正确率是正确有效的。     

基于改进投票机制的音乐流派分类方法研究

在音乐流派分类过程中,音乐流派局部特征与整体特征不一致时,通常采用的局部特征投票取最大的方法(MaxVote)在音频片段流派分类精度不高,而流派特征分布比较均衡时分类结果不合理。针对以上问题,该文提出基于音乐片段流派分布特征的神经网络投票机制(NNVote)和结合高层音乐节奏特征的RhythmNNVote投票方法。实验结果表明,NNVote方法在7个流派上的分类总精度达到68.9%,较MaxVote提高将近10%。     

基于音乐旋律轮廓的特征提取算法

提出了一种基于音乐旋律轮廓的特征提取算法。该算法从哼唱片断中提取出歌曲基音序列,经规整、合并、分段后转化为旋律轮廓序列,然后使用标准音调生成的标准音调差值表将此序列转化为旋律轮廓特征。结果表明,该系统对环境噪声有较好的鲁棒性;在含有405首歌曲的搜索空间中,检索前5位成功率超过90%。     

多媒体数据库中基于内容的音频分类综述

根据不同的应用背景和分类对象,分别概述了多媒体数据库中基于内容的音频分类的一些关键技术,如特征提取和分类器设计,并分析了各种基于内容的音频分类方法的优缺点,讨论了存在的问题,指出了未来的研究方向。     

基于分层次聚类的MIDI音乐主旋律提取方法

为了准确提取多音轨MIDI主旋律,同时减小主旋律分布在乐器音轨或音高较弱部分所产生的提取误差,提出了基于分层次聚类的多音轨MIDI主旋律提取方法。首先解析MIDI音乐文件,然后去除每一音轨中的控制音符和不包含旋律信息的音轨,通过归并到文该文件中的具有音高柱状图特征的音符集,从而提取出主旋律。通过与人工标识结果的实验进行比较,表明该提取主旋律方法的准确性。     

旋律提取技术研究综述

旋律提取技术是基于内容的音乐信息检索的关键技术之一。对国内外旋律提取技术的已有研究工作进行了分类介绍,分别总结归纳了针对符号表示的音乐文件与针对波形表示的音乐文件的旋律提取算法,分析了各种算法的特点,阐明了该方向的未来发展趋势。     

一种有效识别MIDI文件中主旋律音轨的方法

互联网上存在着大量的MIDI文件,这使得构建以乐谱信息为存储对象的音乐数据库成为可能。MIDI文件通常由多轨组成,为实现旋律的检索、分析、比较等功能就需要从多轨中提取出主旋律。针对人声音乐,提出一种自动识别MIDI文件中主旋律音轨的方法,该方法先考察MIDI文件的各个音轨,如果该音轨具有旋律特征的片段总长度超过规定阈值,则将其加入到候选音轨集,再通过比较,从中择优选出主旋律音轨。通过测试各种音乐类型的MIDI文件证明了该方法的可行性。     

流行音乐主旋律提取技术综述

旋律是最重要的音乐要素之一,多应用于音乐内容分析、音乐创作、音乐教育、抄袭检测等方面。主旋律提取旨在从一段音乐中自动估计对应于主旋律单音音符序列的音高或基频。流行音乐一般属于复杂的多音音乐,因此主旋律提取面临着许多挑战。综述了主旋律提取的研究背景,将主旋律提取的典型方法分别从基于音高显著度、基于声源分离以及其他方法3个类别进行了阐述,最后介绍了主旋律提取的评价指标以及研究进展。     

The design and implementation of a digital music library

The design and implementation of Harbin Institute of Technology—Digital Music Library (HIT-DML) is presented in this paper. Firstly, a novel framework, a music data model, and a query language are proposed as the theoretical foundation of the library. Secondly, music computing algorithms used in the library for feature extracting and matching are described. In addition, indices are introduced for both mining themes of music objects and accelerating content-based information retrieval. Finally, experimental results on the indices and the current development of the library are provided. HIT-DML is distinguished by the following points. First, it is inherently based on database systems, and combines database technologies with multimedia technologies seamlessly. Musical data are structurally stored. Second, it has a solid theoretical foundation, from framework and data model to query language. Last, it can retrieve musical information based on content against different kinds of musical instruments. The indices used, also power the library.     

高师院校音乐专业电脑音乐制作课程浅析

近二十多年来，电脑音乐或以电脑为平台的音乐创作、编辑、录音合成、音视频后期制作技术，已经广泛的应用到音像出版业、影视业、娱乐业、文化企事业单位以及群众活动当中。本文试从高等师范院校音乐专业开设电脑音乐制作课程的目的及重要性，到课程的教学结构作以简单分析，希望对高等师范院校音乐专业开设此课程有所帮助。