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基于哼唱的音乐检索系统研究与实现的中期报告
一、研究背景
现在，随着互联网技术的不断发展，音乐资源已经成为人们娱乐生活不可缺少的一部分。但由于网络上存在大量的音乐资源，用户在查找和获取自己喜欢的音乐时常常面临着繁琐的搜索和筛选过程。为了解决这个问题，音乐检索系统应运而生。
传统的音乐检索系统主要基于歌曲的元数据，如歌曲名称、歌手、专辑等信息进行搜索。但这种方式对于用户来说不够直观，因为用户也许知道一首歌的旋律，但却不知道其歌曲名、歌手名等信息。因此，基于哼唱的音乐检索系统应运而生，其可以通过用户对歌曲旋律的哼唱来进行查找，使得用户更加方便快捷地找到自己想听的歌曲。
二、研究目的
本研究旨在设计和实现一种基于哼唱的音乐检索系统，使用户能够更加方便地通过哼唱找到自己所喜欢的歌曲。
三、研究内容
1.基于哼唱的音乐信息提取技术
在实现基于哼唱的音乐检索前，需要对哼唱进行音乐信息提取，包括对哼唱进行特征提取和声音处理等操作，以达到提取出哼唱的音乐信息。
2.基于哼唱的歌曲匹配算法
通过对哼唱进行音乐信息提取后，需要设计一种针对哼唱的歌曲匹配算法，以识别出哼唱所对应的歌曲。在此过程中需要运用音频匹配算法来对哼唱的音频信号进行匹配，以找到与之最相似的歌曲。
3.音乐库建设和维护
音乐检索系统必须要有一个强大的音乐库才能支持用户的需求。因此，在实现系统前需先构建一个可用的音乐库。在运营过程中，还需要持续的维护和更新音乐库，以保证其所包含的歌曲和信息是最新和最全面的。
四、研究方法
在本研究中，我们将在Python平台上开发一个基于哼唱的音乐检索系统，采用PyAudio、NumPy、SciPy等工具和库进行音乐信号处理和特征提取，在MelSpecral坐标系下进行哼唱鉴别。此外，我们将探索不同的匹配算法和特征提取技术，以提高系统的性能和准确率。
五、预期成果
1.实现一个基于哼唱的音乐检索系统
我们将通过研究，在Python平台上实现一个基于哼唱的音乐检索系统。该系统将拥有用户友好的图形用户界面、快速高效的哼唱识别和歌曲匹配算法，以及一个托管全球各地音乐的音乐库。
2.提高音乐检索系统的性能和准确率
我们将探索和比较不同的哼唱特征提取和匹配算法，并通过对比、测试和优化，以提高系统的性能和准确率。