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基于Web的音乐哼唱检索关键技术研究的开题报告
一、研究背景
在音乐检索领域中，自然语言检索和关键词检索方式都存在一定的局限性。在实际应用中，用户经常会忘记歌曲的名称或者不知道正确的关键词，此时基于哼唱的检索可以提供更加智能化和直观化的音乐搜索方式，有着广阔的应用前景。
目前已有国内外的研究者开始探索基于Web的音乐哼唱检索技术，但是目前还存在许多技术难点和瓶颈，比如哼唱到歌曲的匹配精度不高、哼唱语音识别技术的问题等。
因此，本研究旨在通过技术创新和探索，解决上述问题，提高基于Web的音乐哼唱检索的准确性和稳定性，为用户提供更好的音乐搜索体验。
二、研究内容
1.基于Web的音乐哼唱搜索系统的设计和实现
设计并实现一个基于Web的音乐哼唱搜索系统，用户可以通过哼唱或者录音的方式来搜索歌曲，并通过网络实现与服务器的交互。
2.音乐哼唱到歌曲的匹配精度提升技术研究
探索提高音乐哼唱到歌曲的匹配精度的技术方案，比如基于深度学习的音乐特征提取、基于哈希匹配的算法等。
3.探索哼唱语音识别技术的改进方法
哼唱语音识别是实现音乐哼唱搜索的关键技术之一，本研究将探索哼唱语音识别技术的改进方法，比如特征提取、语音识别算法等，提升哼唱语音识别的准确度和稳定性。
4.高效的哼唱特征提取和处理技术
哼唱的声音信号具有很高的时序性和非线性特点，因此需要提出一种高效的哼唱特征提取和处理技术，从而保证系统的高速和可靠性。
5.系统优化和性能测试
通过对系统进行优化和性能测试，评估系统的性能和可扩展性，进一步提出系统的改进方案。
三、研究意义
本研究提出的基于Web的音乐哼唱搜索技术，将有效解决用户在使用传统音乐搜索方式时遇到的局限性，提高音乐搜索的智能化、直观化和易用化水平。同时，本研究将深入探索哼唱语音识别和音乐匹配算法等关键技术，为基于语音识别和深度学习的音乐处理技术的发展提供重要的技术支持和参考。
四、研究方法和步骤
本研究将采取数据分析、算法设计、系统实现和性能测试等方法和步骤：
1.数据分析
分析收集到的哼唱音频数据和歌曲库数据，确定需要使用的数据集，并进行数据清洗、特征提取等处理。
2.算法设计
根据数据分析结果，设计哼唱匹配算法和哼唱语音识别算法，通过实验和优化不断提高算法的准确度和效率。
3.系统实现
设计并实现基于Web的音乐哼唱搜索系统，包括前端、后端和数据库等模块，实现用户哼唱或录音搜索音乐的功能。
4.性能测试
对系统进行性能测试，评估系统的响应速度、查询准确度和并发性能等指标，以便发现和解决系统存在的问题。
五、预期成果
1.基于Web的音乐哼唱搜索系统：能够实现哼唱语音识别和音乐匹配功能，实现用户哼唱音乐搜索和传统关键词搜索的功能。
2.哼唱语音识别算法：通过实验和优化，设计出高准确度、高稳定性的哼唱语音识别算法。
3.音乐匹配算法：通过实验和优化，设计出高准确度、高速度的音乐匹配算法，能够在海量歌曲库中快速匹配用户的哼唱。
4.技术论文：撰写具有学术价值和工程意义的技术论文，介绍哼唱语音识别和音乐匹配算法的设计思路、实验结果和应用场景等。
5.改进方案：根据性能测试和用户反馈，提出系统的改进方案和优化措施，进一步提升系统的性能和用户体验。