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关于音乐的检索研究——基于旋律的哼唱音乐检索的任务书
1.研究背景
音乐一直是人们生活中不可或缺的一部分。而随着数字音乐技术和音频处理技术的快速发展，音乐的存储、传播和检索变得愈发便捷和高效。然而，如何让机器更好地理解音乐和人之间的相互作用，从而实现更准确的音乐检索和匹配，一直是数字音乐领域的热门研究方向。
近年来，一种基于旋律的哼唱音乐检索技术受到了广泛关注。该技术利用用户通过哼唱方式传递的旋律作为检索条件，对大规模音乐库进行搜索和匹配，从而实现音乐快速检索和推荐。
2.研究目的
本次研究旨在探讨基于旋律的哼唱音乐检索技术的实现和优化，构建一个高效、准确的音乐检索系统。具体目标如下：
1）研究哼唱旋律特征提取和相似性计算算法，建立基本的哼唱音乐检索框架。
2）在基本框架上进行优化和改进，提高系统的检索效率和准确性。
3）搭建一个实验平台，通过大量实验数据验证所提出算法的可行性和有效性。
4）在实验基础上，对系统进行进一步优化和改进，达到更为稳定的检索效果。
3.研究内容和流程
3.1研究内容
（1）旋律特征提取算法：对哼唱音频进行频域分析、时域分析，提取其中的音高、音长、节奏等特征。
（2）哼唱音乐的相似性计算算法：采用欧几里得距离、余弦相似度等算法，对哼唱音乐的特征向量进行相似性计算。
（3）检索框架的设计：通过上述算法，建立基本的哼唱音乐检索框架。
（4）系统优化和改进：通过实验数据分析，对算法进行优化和改进，提高系统的检索效率和准确性。
3.2研究流程
1）了解和调研现有的哼唱音乐检索技术，分析其优缺点。
2）确定哼唱音乐特征提取和相似性计算算法，建立实验平台。
3）对实验数据进行分析和处理，优化和改进算法模型。
4）采用实验室测试、用户反馈、实地测试等方式评估系统的检索准确性和效率。
5）根据评估结果，对系统进行优化和改进。
4.研究意义
本次研究的意义在于：
（1）提高音乐检索技术的效率和准确性，促进数字音乐产业的发展。
（2）推动旋律和声音识别技术的发展，研究其在其他领域中的应用价值。
（3）为相关领域的后续研究提供参考和借鉴，拓展相关领域的未来研究方向。
5.研究预期成果
本次研究的预期成果有：
（1）一套基于旋律的哼唱音乐检索系统，具有高效、准确的检索效果。
（2）一套完善的哼唱音乐特征提取和相似性计算算法，包括频域分析、时域分析和多种相似性度量算法。
（3）在实验平台上的一系列实验数据和算法分析结果。
（4）一份详尽的研究报告，提供该技术在数字音乐领域中的应用价值和未来研究方向展望。
6.研究难点和挑战
本次研究存在以下关键难点和挑战：
（1）哼唱音乐的特征提取和相似性计算算法需要针对多种音乐类型和旋律特征进行优化。
（2）针对不同人的声音差异，需要建立一个通用的哼唱音乐检索模型。
（3）在检索大规模音乐库时，如何平衡检索效率和准确性，需要进行深入探索。
（4）其它与技术发展、数据量、算法优化等相关的挑战。