基于内容的哼唱式音乐检索研究的开题报告.docx

基于内容的哼唱式音乐检索研究的开题报告
一、研究背景
随着移动互联网的普及和数字音乐市场的迅速发展，音乐产业迎来了大数据时代。目前，音乐检索是音乐服务和音乐推荐系统中至关重要的一环，传统的基于歌曲名称或歌手名字的检索方式已经不能满足用户需求。随着智能手机的普及，哼唱式音乐检索作为一种更加直观、方便的搜索方式已经引起了广泛关注。
哼唱式音乐检索的基本原理是用户通过自己的声音演唱出自己想要搜索的音乐，系统根据用户的演唱声音提取出音乐的基本特征，与音乐库中的音乐进行比对，最终给出匹配的结果。相比于传统的文本检索方式，哼唱式音乐检索不仅更加直观、方便，而且可以有效地避免用户记不住歌曲名称或作者名字等问题，从而提高了音乐检索的准确性和效率。
目前，已经有一些哼唱式音乐检索系统被广泛应用，如SoundHound、Shazam等。不过，这些系统基本都是基于音频指纹识别和匹配的方式实现的，即将用户哼唱的声音进行频谱分析，提取出音频指纹后与音乐库中的指纹进行匹配。但是，这种方法存在几个问题，如对环境杂音、乐器背景等干扰非常敏感，检索效果容易受到音乐库规模的限制，同时由于用户演唱的准确度不同，误差较大的情况也比较常见。因此，研究如何基于哼唱声音的内容特征实现音乐检索，成为了一个具有挑战性和潜在价值的研究方向。
二、研究问题和目标
目前，基于哼唱声音的内容特征实现音乐检索的相关研究还比较少，主要存在如下几个问题：
（1）如何提取有效的哼唱声音特征？
（2）如何建立哼唱声音特征与歌曲之间的映射关系？
（3）如何提高基于内容特征的音乐检索的准确性和效率？
因此，本研究的目标是：
（1）研究哼唱声音的内容特征提取方法，探索哼唱声音特征表征的最佳方式。
（2）基于深度学习模型，建立哼唱声音特征与歌曲之间的映射模型。
（3）实现一个基于内容特征的哼唱式音乐检索系统，并对其性能进行评估和优化。
三、研究方法和内容
在本研究中，我们将采取如下研究方法：
（1）研究哼唱声音的内容特征提取方法。我们将探索哼唱声音的频域、时域、谱图等不同表示方式，并结合深度学习技术进行特征提取。
（2）基于深度学习模型，建立哼唱声音特征与歌曲之间的映射模型。我们将探索不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以实现哼唱声音和歌曲之间的映射。
（3）实现一个基于内容特征的哼唱式音乐检索系统。我们将开发一个基于上述研究成果的音乐检索系统，并对其性能进行评估和优化。
四、研究意义和预期成果
本研究将探索基于哼唱声音的内容特征实现音乐检索的方法，并通过深度学习模型建立哼唱声音特征与歌曲之间的映射模型，从而实现哼唱式音乐检索的更加准确和效率。本研究的意义在于：
（1）研究基于哼唱声音的内容特征实现音乐检索的方法，有望突破传统音频指纹识别方法的局限性，提高音乐检索的准确度和效率。
（2）贯彻深度学习技术在音乐领域的应用，探索深度神经网络在哼唱式音乐检索中的优势。
（3）提高音乐检索系统的用户体验，满足不同用户的需求和偏好。
本研究的预期成果包括：
（1）哼唱声音的内容特征提取方法，包括基于频域、时域、谱图的不同特征表征方式。
（2）基于深度学习模型的哼唱声音特征与歌曲之间的映射模型。
（3）基于内容特征的哼唱式音乐检索系统，并对其性能进行评估和优化。
五、研究计划
本研究计划于2022年开始，历时2年。具体研究计划如下：
（1）2022年1月-2022年8月：调研和文献综述；建立哼唱声音特征提取模型，并对其性能进行评估和优化。
（2）2022年9月-2023年4月：建立哼唱声音与歌曲之间的映射模型，并对其性能进行评估和优化；实现基于内容特征的哼唱式音乐检索系统。
（3）2023年5月-2024年1月：对系统进行改进和优化，进一步提高检索的准确度和效率；撰写论文；参加国内外相关学术会议和交流活动。
以上就是本研究的基础性内容。我们相信，在本研究中我们将取得令人满意的成果，并为哼唱式音乐检索的相关研究提供有价值的参考。