导读:本文包含了旋律匹配算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:音乐检索,旋律表示,轮廓对齐,模板匹配
旋律匹配算法论文文献综述
秦静,王醒策,周明全,刘新宇[1]（2010）在《基于遗传算法的旋律匹配模型研究》一文中研究指出基于内容音乐检索(MIR)以其简捷、直观的检索方式成为模式识别、信号处理等领域研究的热点之一.在MIR问题中,特征的选择、表示和匹配是核心技术.在研究分析音乐物理及感知特征的基础上,以旋律作为主要特征,通过基音提取和动态阈值分割音符算法,为待检索音乐数据集和输入音乐样本建立了旋律表示模型;应用遗传算法对齐模板,修正哼唱输入个体差异,以提高检索精确度;融合欧式距离和动态时间扭曲(dynamic time warping,DTW)相似度实现度量匹配模板,以加强容错和泛化能力.实验表明,算法的速度及精度可良好地满足哼唱系统的要求,并可扩展应用于相似的系统.(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2010年02期）
张璠,滕桂法,王春山,董素芬[2]（2009）在《音乐旋律匹配算法的改进研究》一文中研究指出动态时间规整(DTW)算法是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术。它通过不断计算两向量的距离来求最优的匹配路径。在采用DTW算法进行音乐旋律匹配时,需要将哼唱信号的音调平移到要对比的目标乐音的音调一致才能够计算出DTW的真正值,用来作为相似度的判断标准。但是正是由于进行了这种移调处理,使得DTW算法计算量大大增加。提出了一种与音调无关的音乐旋律的表示方法,在进行DTW算法时可以避免上下平移音调,减少旋律匹配的运算量。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2009年09期）
兰帆,黄明和[3]（2009）在《一种改进旋律匹配算法在MIDI演奏系统中的应用》一文中研究指出针对在MIDI演奏系统中如何评价用户的演奏效果的问题,本文提出一种更完善的旋律匹配算法来计算两段旋律之间的相似度。该算法主要分两步:第一,基于音乐的基本元素:音高、节奏、音强这叁个角度,提取出用户通过MIDI设备演奏的旋律和系统的标准旋律的特征序列;第二,分别计算这两个序列在音高、节奏、音强这叁个方面的匹配系数,然后根据不同的系数加权综合得到一个总的匹配系数。该系数能够更客观地反应用户对所弹旋律的熟悉程度和在伴奏下的表演效果。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2009年06期）
兰帆[4]（2009）在《基于音乐旋律匹配算法的研究》一文中研究指出随着信息技术和互联网技术的飞速发展,可供人们利用的多媒体资源的数量也日趋庞大,由于受到传统基于文本检索技术的限制,仅通过现有的搜索引擎(如Google、百度)人们在不少情况下仍无法从互联网中检索到自己想要的资源。于是,为了扩充和完善现有的检索技术,给用户提供更方便的搜索方式,基于内容的检索技术在这种背景下迅速蓬勃发展起来,并成为目前研究的热点。本文研究的内容是基于内容检索技术的分支---基于内容的音乐检索。这种检索技术有别于传统的基于文本检索技术,它是通过音乐内容特征(音高、节奏)来实现音乐文件的检索。本文首先简要介绍了音频处理过程中的各种经典算法,并采用平均幅度差法(AMDF)来提取基音周期,从而得到旋律的音高和音长特征;然后详细介绍了音乐旋律匹配算法;接着,针对将来音乐数据库越来越庞大的特点,本文对现有的一些匹配算法进行分析和改善,并且结合多种匹配算法,提出了一种二层式音乐检索算法。该算法执行主要分为两步:第一步,模糊匹配,采用N-Gram算法过滤掉音乐数据库中大部分的歌曲(约80%),N-Gram算法的最大优点就是速度快,由于只计算音符出现的次数,其准确性不高,基于此,本文对N-Gram算法增加了对音符位置关系的考虑,进一步提高了N-Gram算法的准确性;第二步,精细匹配,采用DTW算法从数据库中的剩余歌曲(约20%)中检索出N首相似度最高的歌曲,DTW算法虽然准确率高,但其计算量大,速度慢,为此本文充分利用时间规整函数曲线斜率的变化范围作为约束条件来减少DTW的计算量和计算期间所需的临时存储空间,并结合跨句式匹配算法,满足用户多句检索的要求,有效提高了算法的鲁棒性。通过实验,在1018首歌曲的数据库中,二层式音乐检索算法的平均准确率最高能达到92%,已达到预期效果。(本文来源于《江西师范大学》期刊2009-05-01）
旋律匹配算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
动态时间规整(DTW)算法是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术。它通过不断计算两向量的距离来求最优的匹配路径。在采用DTW算法进行音乐旋律匹配时,需要将哼唱信号的音调平移到要对比的目标乐音的音调一致才能够计算出DTW的真正值,用来作为相似度的判断标准。但是正是由于进行了这种移调处理,使得DTW算法计算量大大增加。提出了一种与音调无关的音乐旋律的表示方法,在进行DTW算法时可以避免上下平移音调,减少旋律匹配的运算量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
旋律匹配算法论文参考文献
[1].秦静,王醒策,周明全,刘新宇.基于遗传算法的旋律匹配模型研究[J].哈尔滨工程大学学报.2010
[2].张璠,滕桂法,王春山,董素芬.音乐旋律匹配算法的改进研究[J].计算机应用与软件.2009
[3].兰帆,黄明和.一种改进旋律匹配算法在MIDI演奏系统中的应用[J].计算机与现代化.2009
[4].兰帆.基于音乐旋律匹配算法的研究[D].江西师范大学.2009