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基于旋律的音乐哼唱检索系统的设计与实现的中期报告
一、研究背景
随着数字音乐产业的快速发展，音乐资源的数量和质量得到了大幅提升，人们可以随时随地在互联网上找到自己喜爱的音乐。然而，传统的音乐检索方式主要是基于歌曲的歌词或歌手的名称等文本信息，这种检索方式非常局限，无法满足人们日益增长的音乐需求。
在这种背景下，基于旋律的音乐哼唱检索系统应运而生。该系统通过分析用户哼唱的旋律，自动匹配出与之最相似的歌曲，并返回给用户相关的音乐资源。
二、研究目标
本课题旨在设计和实现一种基于旋律的音乐哼唱检索系统，主要包括以下目标：
1.实现哼唱录制功能，支持用户通过麦克风录制哼唱音频。
2.提供旋律提取和特征提取功能，将用户录制的哼唱音频转化为可用于匹配的旋律特征。
3.实现音乐库数据的存储和管理功能，包括音乐资源的获取、存储和索引等。
4.提供音乐匹配和检索功能，将用户输入的旋律特征与音乐库中的音乐资源进行匹配和检索，并返回最相似的歌曲。
5.进行实验验证，评估系统的匹配精度和响应速度等性能指标。
三、研究方法
1.音频数据处理
使用Python中的librosa库对音频数据进行读取和预处理，提取出音频数据的频率、帧数、采样点数等特征，以及声音特征参数，如音高、节奏和音量等。同时，利用mel频率倒谱系数（MFCC）对音频数据进行变换，将其转换为旋律特征。
2.音乐库的构建
选取一定数量的音乐资源，通过网上搜索或爬虫抓取的方式获取歌曲的音频文件，并进行自动化处理和分类。将歌曲的音频文件和相关的歌曲信息存储到数据库中，并构建相应的索引结构，以支持快速的音乐检索和匹配。
3.音乐匹配算法
使用基于时间序列相似性分析的DTW算法对用户录制的哼唱音频和音乐库中的音乐资源进行匹配。由于哼唱音频和歌曲音频的长度和速度可能存在较大差异，因此DTW算法可以有效地解决这种情况下的音频匹配问题。
四、预期成果
在本课题中，我们预期设计和实现一种基于旋律的音乐哼唱检索系统。该系统可以有效地处理用户录制的哼唱音频，提取出音频的旋律特征，并将其与音乐库中的音乐资源进行匹配，返回最相似的歌曲。同时，我们将对系统的匹配精度和响应速度等性能指标进行实验验证和评估，以得出该系统的优缺点和发展方向。