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基于内容的音乐检索技术研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着音乐产业的不断发展，音乐数据量不断增长，如何高效地管理和检索音乐数据成为了亟待解决的问题。传统的音乐检索方式主要基于歌曲名称、歌手、专辑等信息进行查询，但是这种方式有着很大的局限性，无法满足用户对于音乐检索的精准需求。
因此，基于内容的音乐检索技术应运而生，它利用音频信号中的特征参数进行歌曲相似性比对，从而实现更加精准的音乐检索功能。本文旨在研究基于内容的音乐检索技术，探索其研究和应用价值，并基于此展开实践探索，为音乐数据管理和检索提供更加高效、智能的解决方案。
二、相关技术分析
1.音频特征提取技术
音频特征提取是基于内容的音乐检索技术的核心技术之一，它利用数字信号处理的方法将音频信号转化为一组特征向量来描述其特征，常见的音频特征包括时域特征（如均值、方差、频域特征（如傅里叶变换）、小波变换、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
2.相似度计算算法
为了实现音乐的相似性比对，需要借助于相似度计算算法。目前常用的相似度计算算法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
3.数据库技术
基于内容的音乐检索技术需要建立音乐数据库，对于大规模的音乐数据的管理和检索，需要采用高效的数据库技术来支撑，常用的数据库包括关系型数据库和非关系型数据库。
三、研究方案
本研究将采用以下步骤：
1.音频特征提取：利用Python语言和Librosa库提取音频信号的MFCC特征，处理得到一组代表特征的向量。
2.相似度计算：采用余弦相似度计算法来计算音乐之间的相似度。
3.建立数据库：采用MongoDB非关系型数据库存储音乐数据和其对应的特征向量。
4.用户界面设计：设计前端用户界面，实现用户的查询操作。
四、进展情况
目前已完成音频数据的预处理过程，基于Librosa库提取了音频信号的MFCC特征，并通过余弦相似度算法计算了不同歌曲之间的相似度。同时，已经建立了MongoDB数据库，存储了音乐数据和其对应的特征向量，并实现了前端用户界面的基本查询操作。接下来的研究重点将集中在算法优化、用户界面完善和实验验证等方面。