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基于哼唱的音乐检索技术研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着数字音乐的普及，音乐检索技术的研究和应用逐渐受到关注。虽然现有的音乐检索技术主要基于歌曲的元数据或音频特征进行匹配，但是这些方法存在一定的限制。其中，元数据需要手动输入或维护，而音频特征则需要对音频进行解析和计算，成本较高。因此，基于哼唱的音乐检索技术逐渐受到关注。
哼唱是指人类通过唱出一些音符或旋律来表达自己的感受和思维。与文字、图片相比，哼唱更贴近人类自然语言表达的方式，更加具有普适性。基于哼唱的音乐检索技术可使用户通过哼唱来搜索自己想要听的歌曲，更符合用户的需求。因此，基于哼唱的音乐检索技术被认为是应用前景较为广阔的领域之一。
二、研究内容
本次研究的主要目标是基于哼唱的音乐检索技术的研究与实现。具体研究内容包括以下几个方面：
1.哼唱音频的特征提取
哼唱音频与歌曲音频有很大的差别，因此需要对哼唱音频进行特征提取。常用的哼唱音频特征有音高、音符、节奏等。本研究将探索哼唱音频的特征，找到能够表达哼唱内容的有效特征。
2.建立哼唱与歌曲之间的对应关系
哼唱与歌曲之间并不存在一一对应的关系。因此，需要通过对哼唱音频和歌曲音频进行匹配，找到哼唱和歌曲之间的对应关系。本研究将探索哪些方法可以较好地建立哼唱与歌曲之间的对应关系。
3.实现基于哼唱的音乐检索系统
基于上述研究，我们将设计并实现一个基于哼唱的音乐检索系统。该系统将通过哼唱来搜索歌曲，可以使用户更加方便地找到自己想听的歌曲。
三、研究方法
本次研究主要采用以下方法：
1.基于机器学习的特征提取算法
机器学习是各种音频识别任务中常用的技术，本研究将探索哼唱音频的特征，利用机器学习方法进行特征提取。
2.神经网络模型
神经网络模型是目前各种音频识别任务中表现较为出色的一种方法。我们将尝试构建一种能够对哼唱音频和歌曲音频进行匹配的神经网络模型。
3.数据库与检索算法
我们将构建一种能够对哼唱音频和歌曲音频进行匹配的数据库，并探索哪些检索算法可以提高匹配准确度。
四、预期成果
本次研究的预期成果主要包括以下几点：
1.探索哼唱音频的特征，找到能够表达哼唱内容的有效特征。
2.建立对应关系的算法，找到哪些方法可以较好地建立哼唱与歌曲之间的对应关系。
3.构建并实现基于哼唱的音乐检索系统。
4.发表论文并提交专利。
五、进度安排
本次研究的进度安排如下：
1.第一阶段：调研与准备（1个月）
2.第二阶段：特征提取算法的设计与实现（2个月）
3.第三阶段：建立哼唱与歌曲之间的对应关系的算法探索（1个月）
4.第四阶段：基于哼唱的音乐检索系统的开发与实现（2个月）
5.第五阶段：论文撰写和提交专利（1个月）
六、结论
基于哼唱的音乐检索技术是一项有用的研究。该技术可以提供更加方便的音乐搜索方法，能够让用户更加方便地找到自己想听的歌曲。本次研究将探索哼唱音频的特征，建立哼唱与歌曲之间的对应关系，最终构建并实现基于哼唱的音乐检索系统。