基于內容的哼唱式音樂檢索研究的開題報告一、研究背景隨著移動互聯網的普及和數字音樂市場的迅速發展，音樂產業迎來了大數據時代。目前，音樂檢索是音樂服務和音樂推薦系統中至關重要的一環，傳統的基于歌曲名稱或歌手名字的檢索方式已經不能滿足用戶需求。隨著智能手機的普及，哼唱式音樂檢索作為一種更加直觀、方便的搜索方式已經引起了廣泛關注。哼唱式音樂檢索的基本原理是用戶通過自己的聲音演唱出自己想要搜索的音樂，系統根據用戶的演唱聲音提取出音樂的基本特征，與音樂庫中的音樂進行比對，最終給出匹配的結果。相比于傳統的文本檢索方式，哼唱式音樂檢索不僅更加直觀、方便，而且可以有效地避免用戶記不住歌曲名稱或作者名字等問題，從而提高了音樂檢索的準確性和效率。目前，已經有一些哼唱式音樂檢索系統被廣泛應用，如SoundHound、Shazam等。不過，這些系統基本都是基于音頻指紋識別和匹配的方式實現的，即將用戶哼唱的聲音進行頻譜分析，提取出音頻指紋后與音樂庫中的指紋進行匹配。但是，這種方法存在幾個問題，如對環境雜音、樂器背景等干擾非常敏感，檢索效果容易受到音樂庫規模的限制，同時由于用戶演唱的準確度不同，誤差較大的情況也比較常見。因此，研究如何基于哼唱聲音的內容特征實現音樂檢索，成為了一個具有挑戰性和潛在價值的研究方向。二、研究問題和目標目前，基于哼唱聲音的內容特征實現音樂檢索的相關研究還比較少，主要存在如下幾個問題：（1）如何提取有效的哼唱聲音特征？（2）如何建立哼唱聲音特征與歌曲之間的映射關系？（3）如何提高基于內容特征的音樂檢索的準確性和效率？因此，本研究的目標是：（1）研究哼唱聲音的內容特征提取方法，探索哼唱聲音特征表征的最佳方式。（2）基于深度學習模型，建立哼唱聲音特征與歌曲之間的映射模型。（3）實現一個基于內容特征的哼唱式音樂檢索系統，并對其性能進行評估和優化。三、研究方法和內容在本研究中，我們將采取如下研究方法：（1）研究哼唱聲音的內容特征提取方法。我們將探索哼唱聲音的頻域、時域、譜圖等不同表示方式，并結合深度學習技術進行特征提取。（2）基于深度學習模型，建立哼唱聲音特征與歌曲之間的映射模型。我們將探索不同的深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，以實現哼唱聲音和歌曲之間的映射。（3）實現一個基于內容特征的哼唱式音樂檢索系統。我們將開發一個基于上述研究成果的音樂檢索系統，并對其性能進行評估和優化。四、研究意義和預期成果本研究將探索基于哼唱聲音的內容特征實現音樂檢索的方法，并通過深度學習模型建立哼唱聲音特征與歌曲之間的映射模型，從而實現哼唱式音樂檢索的更加準確和效率。本研究的意義在于：（1）研究基于哼唱聲音的內容特征實現音樂檢索的方法，有望突破傳統音頻指紋識別方法的局限性，提高音樂檢索的準確度和效率。（2）貫徹深度學習技術在音樂領域的應用，探索深度神經網絡在哼唱式音樂檢索中的優勢。（3）提高音樂檢索系統的用戶體驗，滿足不同用戶的需求和偏好。本研究的預期成果包括：（1）哼唱聲音的內容特征提取方法，包括基于頻域、時域、譜圖的不同特征表征方式。（2）基于深度學習模型的哼唱聲音特征與歌曲之間的映射模型。（3）基于內容特征的哼唱式音樂檢索系統，并對其性能進行評估和優化。五、研究計劃本研究計劃于2022年開始，歷時2年。具體研究計劃如下：（1）2022年1月-2022年8月：調研和文獻綜述；建立哼唱聲音特征提取模型，并對其性能進行評估和優化。（2）2022年9月-2023年4月：建立哼唱聲音與歌曲之間的映射模型，并對其性能進行評估和優化；實現基于內容特征的哼唱式音樂檢索系統。（3）2023年5月-2024年1月：對系統進行改進和優化，進一步提高檢索的準確度和效率；撰