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音乐哼唱检索关键技术研究的综述报告
音乐哼唱检索是一种先进的音乐识别技术，它旨在将人类的嗓音转化为数字信号，并分析和匹配这些信号以找到对应的音乐。这项技术对于音乐爱好者、行业专业人士以及音乐信息服务提供商都具有重要意义。本文将综述音乐哼唱检索关键技术的研究进展，包括音频处理、特征提取、相似性度量以及机器学习等方面。
音频处理是音乐哼唱检索的第一步，目的是将人声录制转化为数字信号。该步骤通常包括预处理、分帧、加窗以及峰值检测等过程。预处理是指对信号进行降噪、去混响、声音平衡等处理，以确保信号质量良好。分帧则将整段录音拆分成若干个固定长度的音频小段，这些小段被认为比整段更容易分析和处理。加窗是在分帧基础上进行的，它将一个小段的信号加上一个窗函数，以消除由于信号边缘导致的混叠效应。峰值检测主要是用于检测音频中的谐波信号，以提取出音频的基频信息，为接下来的特征提取工作打下基础。
特征提取是音乐哼唱检索的关键部分，它涉及到对信号进行分析和提取用于相似性比较的特征向量。常见的特征包括时域上的零交叉率、自相关函数、短时能量以及频域上的梅尔频率倒谱系数（MFCC）等等。零交叉率指的是声波穿过横过零线的频率，可以用于判断声音的乐器和音高。自相关函数则用于分析声音在时间序列上的自相关性，以提取出表示节奏和旋律的特征。短时能量是指在给定时间段内声音信号的平方和，用于描述松紧度或激情等信息。MFCC表示声音信号的频谱特征，从而更好地揭示出人类听觉系统对声音的响应方式。
相似性度量是在获取到两个音频信号的特征向量后，用于判断它们的相似度的一种方法。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、马氏距离以及DTW（动态时间规整）等。欧氏距离是指两向量之间的欧几里得距离，其值越小表示两个向量越相似。余弦相似度是指两向量之间的夹角的余弦值，其值越大越表示两个向量越相似。马氏距离则更关注不同维度上的协方差信息。DTW是一种比较复杂的算法，它允许两个时间序列在时间轴上的不同步，从而更加准确地进行时间序列相似性比较。
机器学习是音乐哼唱检索的重要组成部分，它可以通过提供大量的训练数据来帮助系统更好地学习并匹配出正确的音乐。常用的机器学习模型包括KNN、SVM、神经网络以及随机森林等。KNN模型主要用于从海量数据中找到最接近待匹配音乐的训练样本。SVM模型则是一个二分类模型，它可以将音乐匹配为相似的或不相似的两个类别。神经网络则是一种深度学习模型，可以自动提取高层次的特征以匹配音乐。随机森林则是一种集成学习模型，它可以利用多个决策树的分类结果来提高音乐匹配的准确性。
总之，音乐哼唱检索是一个多学科交叉的领域，目前处于快速发展阶段。随着音频处理、特征提取、相似性度量以及机器学习等技术的不断发展，相信未来音乐哼唱检索的准确性和应用范围将会得到进一步拓展。