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基于鲁棒音频指纹的移动音乐检索技术研究
摘要：音乐检索是目前智能化音乐产品必备的一个功能。本文研究了基于鲁棒音频指纹的移动音乐检索技术。该技术能够有效地识别音频中的基本特征，将其转换为鲁棒的数字指纹。通过比对指纹数据库，能够快速找到指定歌曲或相似歌曲。在实测中，该技术表现出良好的性能与鲁棒性。
关键词：移动音乐检索，鲁棒音频指纹，数字指纹，相似歌曲，指纹数据库
1.引言
随着移动互联网的普及，智能手机音乐播放器成为了人们主要的听歌方式，而音乐检索功能也日渐成为了产品发展的关键。但无论是通过歌曲标题、歌曲名、歌手名等关键词进行搜索，还是通过类似的歌曲进行推荐，都存在一定的局限性和误匹配问题。针对以上问题，本文研究了基于鲁棒音频指纹的移动音乐检索技术。
2.鲁棒音频指纹的原理
音乐信号与其他信号不同之处在于：音乐信号并不是一段差值能够得到的连续函数，而是一段周期性的函数。不能直接使用数学方法对其进行处理，需要先将其转化为数字信号。数字信号的基本单位为采样点，通过对原始模拟信号进行采样，可以得到一串离散点的序列。然后，需要对离散信号进行快速傅里叶变换（FFT），将其转换为频域信号。
在频域信号中，每个频率的重要程度可以表示为其幅度。而鲁棒音频指纹的基本思路就是，选取若干个在频域中比较稳定的局部区域，计算其内部特征，将这些特征组成一个概括音频特征的指纹。
在计算这些指纹时，首先需要确定一些变量。包括采样率、段长、75%重叠率、滤波器的阶次等等。通过这些变量，将音频分段并进行FFT，计算出局部区域特征，并将其编码成固定长度的二进制数，即为鲁棒音频指纹。
3.移动音乐检索技术的实现
在得到鲁棒音频指纹后，需要进行数据库的建立和索引。索引是指将指纹编码成索引码，将其存储在数据库中。在搜索时，从目标音频中提取指纹，将其编码成索引码，并和数据库中的索引码进行比较。根据匹配结果，可以找到指定歌曲或相似歌曲。
在实现移动音乐检索技术时，需要解决以下问题：
（1）如何快速地从音频中提取出指纹，并保证提取出的指纹是鲁棒的？
（2）如何确定相似歌曲？
（3）如何提高检索的精确度？
对于问题（1），可以采用分块加速算法，对音频信号进行分块处理，分块中的采样点数量应考虑到局部特征的重要性。通过将分块信号传递到子线程，可以实现较快的提取速度。
对于问题（2）和（3），可以采用一些基于机器学习的算法，如暴力匹配、k近邻算法、SVM等等。这些算法都可以在较小的数据库中产生良好的效果，但对于大规模的数据库，需要使用一些平衡性较好的算法来进行优化。
4.实验结果及分析
通过实验测试，本文实现的基于鲁棒音频指纹的移动音乐检索技术表现出较好的性能和鲁棒性。实验测试的音频文件中，均包含大量的噪声和附加信号，但通过本文提出的技术，仍可识别出其基本特征，并在数据库中进行匹配。
同时，本文还使用UCI两个分类数据集进行实验，测试了提取指纹的效果及数据库匹配的准确性。结果表明，本文的实现可以在短时间内找到指定歌曲，并具有较高的准确率和鲁棒性。
5.结论
本文基于鲁棒音频指纹的移动音乐检索技术能够对音频信号进行快速有效的提取和匹配，具有良好的性能和鲁棒性。本文提出的算法可以用于构建智能音乐系统中的基础模块，实现更加精确和高效的音乐检索。