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基于哼唱旋律的歌曲检索的中期报告
一、研究背景及意义
随着数字音乐时代的到来，人们获得音乐的方式越来越多样化，歌曲检索系统也变得越来越重要。随着智能手机等移动设备的普及以及人们对生活品质和音乐欣赏的追求，歌曲检索系统也越来越受到人们的关注。然而，现有的歌曲检索系统还存在诸如歌名、歌手等关键字搜索的限制和不足。
随着深度学习技术的发展，基于哼唱旋律的歌曲检索成为一种新的方法。用户可以通过哼唱、吟唱等方式来查找他们喜欢的歌曲，不再被歌曲名称等关键字的限制。同时，哼唱旋律的歌曲检索也有着较高的实用性，可以用于娱乐、教育和商业等多个领域，具有广泛的应用前景。
二、研究内容及方法
1.数据集制备
本研究使用MIR-1K数据集和Smule数据集，共计包含300首歌曲和680首哼唱样本，涵盖了多种不同类型的音乐，从流行歌曲到经典音乐等。
2.哼唱信号处理
通过离散小波变换、MFCC等算法将哼唱信号转化为频谱图或音频特征向量，便于后续的模型训练和特征匹配。
3.模型设计与训练
本研究采用了基于深度学习的歌曲检索模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等模型，并使用交叉熵等损失函数进行模型训练和优化。
4.系统实现与评估
在模型训练完成后，设计并实现了一个基于哼唱旋律的歌曲检索系统，并使用测试集对系统进行验证和评估，评估指标包括精度、召回率等。
三、预期成果及意义
通过本研究，预期获得以下成果：
1.建立一个基于哼唱旋律的歌曲检索系统，实现歌曲检索的智能化和便捷化。
2.探究哼唱信号的特征提取和模型设计等关键技术，为基于音频信号的模式识别和检索研究提供新的思路和方法。
3.拓展歌曲检索的应用场景，为音乐娱乐、教育和商业等多个领域提供便利和创新。
该研究对于音频信号的处理、音乐智能化的发展、音乐科学等多个领域具有一定的推动作用，有着重要的意义和价值。