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基于Web的音乐哼唱检索关键技术研究的中期报告
一、研究背景
现在越来越多的人使用互联网来听音乐，然而大多数人都只知道想听的歌名或歌手，却不知道具体的音乐内容或曲调。这种情况下，使用哼唱检索功能就能够满足用户需求，用户只需要哼唱一段旋律，系统就可以自动地搜索出符合该旋律的歌曲。这种功能已经被现代的音乐服务平台如百度音乐、网易云音乐等广泛应用。
基于Web的音乐哼唱检索技术通过将声音转换为数字信号进行分析，并提取出关键特征，然后与音乐数据库进行比对，找到最接近的音乐曲目，从而达到音乐哼唱检索的目的。但这个过程中存在许多关键技术问题，比如如何准确地提取出关键特征，如何处理不同音调和哼唱方式对结果的影响，如何优化算法以提高搜索精度等。因此，本文将重点研究基于Web的音乐哼唱检索关键技术，以提高音乐哼唱检索的准确性和效率。
二、研究内容
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
1.基于数字信号处理的声音特征提取技术：使用数字信号处理技术，对哼唱声音进行分析，提取出关键特征，包括频率、响度、时长等，用于后续的音乐识别和检索。
2.基于音乐数据库的音乐识别算法：将提取出的声音特征与音乐数据库中的歌曲特征进行比对，找到最佳匹配，从而识别出哼唱的歌曲。
3.基于数据挖掘的音乐特征提取和标注：通过对音乐曲库进行数据挖掘，提取出关键特征，如音高、节奏、乐器演奏等，并对音乐进行标注，以便更精确地进行音乐检索。
4.基于机器学习的音乐分类算法：对音乐特征进行分类，以便更准确地进行音乐检索和推荐。
5.基于分布式计算的高效搜索算法：针对音乐检索算法中的搜索效率问题，利用分布式计算技术实现高效的音乐检索功能。
三、研究意义
本文的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.提高用户体验：基于Web的音乐哼唱检索技术能极大地提高用户体验，用户只需哼唱一段旋律就可以找到自己想听的歌曲，而不需要知道具体的歌名或歌手。
2.推动音乐服务平台发展：音乐服务平台是当前互联网音乐行业的重要组成部分，基于Web的音乐哼唱检索技术的使用将推动音乐服务平台的发展，提高其竞争力。
3.推进音乐信息化建设：基于Web的音乐哼唱检索技术可以将音乐信息化建设推进到更高的水平，提高音乐产业的整体效益。