基于大型音樂庫的哼唱檢索算法及性能評測.ppt

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1、基于大型音樂庫的哼唱檢索算法及性能評測董云峰山東輕工業(yè)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)中心2010/10/21提綱1.引言2.提出的方法3.性能評測平臺4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果5.結(jié)論1.引言多媒體信息檢索傳統(tǒng)的音樂網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫檢索–使用字符檢索QueryByHumming(QBH)電腦的音樂文件，主要包括WAV和MIDI大型樂曲庫的哼唱檢索方法性能評測標(biāo)準(zhǔn)文本、圖片和音樂以標(biāo)題/作者/歌詞作為關(guān)鍵字一種基于內(nèi)容的音樂檢索系統(tǒng)波形音頻：記錄數(shù)據(jù)的真正的音樂WAVMIDItonequalitymemoryspace2.大型音樂庫哼唱檢索的算法后綴樹方法對于大型歌曲庫的系統(tǒng)，基本是無法建立有效的索引，因此不

2、能用于大型哼唱檢索系統(tǒng)。2.大型音樂庫哼唱檢索的算法隱馬爾科夫模型方法HMM方法具有很好的容錯性對于小型樂曲庫，檢索速度快，效率高對于大型樂曲庫，檢索速度下降快，效率低下，用戶無法忍受不適合大型樂曲庫哼唱檢索2.大型音樂庫哼唱檢索的算法動態(tài)時(shí)間規(guī)整方法DTW算法從目前來看，可能是一個最為小巧的音頻識別的算法系統(tǒng)開銷小，識別速度快對于大型樂曲庫，檢索速度快，效率高是一種比較有效的大型樂曲庫哼唱檢索算法2.大型音樂庫哼唱檢索的算法近似旋律匹配算法基于內(nèi)容的音樂檢索系統(tǒng)多采用近似字符串匹配算法，在容錯方面有其明顯缺陷。改進(jìn)近似字符串匹配算法為近似旋律匹配算法。工作步驟該算

3、法是一種比較有效的大型樂曲庫哼唱檢索算法2.大型音樂庫哼唱檢索的算法相似度匹配算法基本思想第一步：計(jì)算哼唱信號片段基頻周期值的兩個對應(yīng)的基頻周期值變化數(shù)組。設(shè)M[i]為存放哼唱信號片段基頻周期值的數(shù)組，其中M[i]=pi0

4、t=0；如果窗口長度小于哼唱信號片段的音調(diào)個數(shù)，表明該哼唱信號片段為兩句或兩句以上的歌唱片段。如果是第二種情況則提取下一窗口特征矩陣W2，N1=W1[1][1]為第一個窗口的長度，N2=W2[1][1]為第二個窗口的長度，Nm為所求的哼唱信號片段中的音調(diào)個數(shù)。如果N1+N2>Nm，則表明完全不匹配，St=0。如果N1+N2=Nm則2.大型音樂庫哼唱檢索的算法相似度匹配算法第三步：將計(jì)算得到的St值賦給Smax，Smax用來記錄整個音樂文件所有窗口中的最大相似度。第四步：按順序提取下一個窗口的特征矩陣。與第一步算法相同，根據(jù)所提取的窗口長度和哼唱信號片段窗口長度的比較

5、情況，分別計(jì)算St值。第五步：如果St>Smax，則St值賦給Smax。如按順序還有窗口的特征矩陣未曾提取，則回到第四步。如果該音樂文件所有窗口的特征矩陣已經(jīng)提取完畢，Smax即為該音樂文件對應(yīng)于哼唱信號片段的相似度值。3.檢索測試平臺測試平臺為了評測不同查詢算法的性能，構(gòu)建了一個音樂信息檢索測試平臺，采用VC++6.0開發(fā)環(huán)境進(jìn)行程序開發(fā)，SQL-server6.0作為后臺的數(shù)據(jù)庫開發(fā)和管理工具3.檢索測試平臺測試平臺采用從網(wǎng)絡(luò)上免費(fèi)下載的樂曲，構(gòu)建測試樂曲庫。本文采取旋律輪廓的表示方法，即把音高差距量化為若干個等級(比如U，D，S)：對于音長比，通常按照大于1，

6、小于1，等于1分為3級，分別用L、S、Q表示；對于音高差，通常按照大于0，小于0，等于0分為3級，分別用U、D、S表示。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果近似旋律匹配算法動態(tài)時(shí)間規(guī)整方法相似度匹配算法4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果以在大小為72000首樂曲的數(shù)據(jù)庫上所做的測試為例，相似度匹配算法平均每次查詢所需的時(shí)間僅為10ms。而且，隨著數(shù)據(jù)量的增加，相似度匹配算法查詢所需時(shí)間的增加比其余兩種方法緩慢得多。綜合考慮查詢命中率和查詢速度兩個指標(biāo)，作者認(rèn)為相似度匹配算法是三者中最優(yōu)的，最適合大型音樂庫的哼唱檢索。5.結(jié)論實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，動態(tài)時(shí)間規(guī)整算法在查詢命中率與擴(kuò)展性兩個方面都具有最好的性能。但是，由于動

7、態(tài)時(shí)間規(guī)整算法的查詢速度最慢，因此在實(shí)用性方面受到了限制。相似度匹配算法查詢速度快，查詢命中率較高，但是擴(kuò)展性不好。特別是當(dāng)樂曲庫的數(shù)據(jù)量增大時(shí)，命中率下降的比較明顯。對于大型音樂庫的哼唱檢索，相似度算法雖然命中率下降的比較明顯，但查詢速度快的特點(diǎn)會為其提供廣闊的應(yīng)用空間。ThankYou!!!