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基于内容的哼唱式音乐检索研究的中期报告
一、研究目的
本研究旨在探究基于内容的哼唱式音乐检索的有效性，并通过改进算法提高该技术的准确率和实用性。本中期报告将介绍研究现状、设计方法、实验过程以及初步结果。
二、研究现状
基于内容的音乐检索技术已经成为研究的热点之一，其中，基于哼唱式的音乐检索技术是一种比较有前景的技术。现有的基于哼唱式的音乐检索算法可以分为两类：基于音乐特征提取的算法和基于声学相似度的算法。其中，基于音乐特征提取的算法具有较高的准确率，但需要大量的计算资源，不适合于移动设备等资源受限的环境。基于声学相似度的算法相对简单，但存在准确率较低的问题。
三、设计方法
本研究将采用基于深度学习的方法，设计一个针对哼唱式音乐检索的神经网络模型。该模型将通过训练数据集学习音乐的特征，从而实现基于声学相似度的音乐检索。具体步骤如下：
1.数据集预处理：从网上获取大量的音乐数据，经过处理后生成标准的哼唱式数据集。
2.特征提取：使用Mel频率倒谱系数（MFCCs）作为特征，通过分析音频信号中不同频率的声音能量分布，提取出音频的特征向量。
3.训练模型：采用卷积神经网络（CNN）训练模型，通过学习数据集中的哼唱式音频数据和对应的歌曲编号，实现哼唱式音乐检索。
4.模型优化：通过调整模型参数、优化网络结构和对数据集进行增强，提高模型的准确率和鲁棒性。
四、实验过程
为了验证所设计的基于深度学习的哼唱式音乐检索模型的有效性，我们将开展一系列实验。实验包括数据集构建、对比实验和结果分析等。
1.数据集构建：从网上互联网上获取大量的哼唱式音频数据，并整理成合适的数据集。
2.对比实验：我们将比较所设计的模型的准确率和实时性与目前常用的基于声学相似度的算法进行对比，以评估该模型的优越性。
3.结果分析：通过对比实验得出的结果，分析所设计的模型的优势和不足，并提出相应的改进方案。
五、初步结果
目前，我们已经获取了大量的哼唱式音频数据，并完成了数据集的预处理工作。我们使用Python语言搭建了一个卷积神经网络模型，并使用TensorFlow框架完成了训练和测试。初步测试结果表明，所设计的模型的准确率较高，且实时性较好，与目前常用的基于声学相似度的算法相比具有较大的优势。
六、结论与展望
本研究将采用基于深度学习的方法，设计一个针对哼唱式音乐检索的神经网络模型，并通过对比实验证明该模型的有效性。未来，我们将进一步改进算法，提高模型的准确率和实用性，并将该技术应用于实际场景中。