一种基于Python的音乐检索方法的研究
发布时间：2021-12-23 06:37
随着最近几年听歌识曲的火热发展,网易和QQ音乐都陆续开始内嵌听歌识曲功能,广大用户可以方便快捷搜索到自己喜欢的音乐。本论文主要探讨了音乐检索的研究现状,音乐检索方法,并对其中一种基于哼唱的方法进行展开说明,最后通过一个基于Python的听歌识曲实验,对音乐检索技术有了更加直观的理解。大众娱乐和未来计算机行业的发展,将会进一步大大促进音乐检索技术的发展。
【文章来源】：电子制作. 2019,(14)
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
基于哼唱检索的音乐检索流程图
ǖ模?桓鲋肝朴腥?糠肿槌桑毫礁?landmark的频率和时间差；最后一部就是检索歌曲，通过检索指纹库，从而返回要检索的歌曲。图1基于哼唱检索的音乐检索流程图基于指纹的音乐检索是一种新型的音乐检索方式，它是让用户录制一段正在播放的音乐，然后上传到服务器上进行匹配，最后就会返回检索到的歌曲，由于录制的是原始播放的音乐，因此基于指纹的音乐检索是一种精准匹配，而不是模糊匹配，这一点跟基于哼唱的音乐检索方式有很大的不同。基于指纹的音乐检索核心是从原始的波形音乐中提取指纹，然后利用指纹进行匹配。图2基于指纹的音乐检索流程图4利用Python进行听歌识曲实验■41听歌识曲实验流程如图3所示，该图为听歌识曲的实验流程图，首先利用librosa库提取音乐搜索库歌曲的节奏点，并创建音乐节奏搜索库；然后将每首歌的名字和歌曲特征存放在一个字典中，以供测试识别时可以进行快速查找，此处需要说明的一点是，我们保存的特征是连续两个节奏点的时间坐标的插值；最后，我们打开一首待识别歌曲，通过电脑的麦克风对待识别歌曲进行录音，同样提取它的节奏间隔特征，并与音乐节奏搜索库中的所有歌曲进行序列匹配，利用动态时间规整(DTW)算法，[6]返回用来表征两个时间序列的距离，距离越小则歌曲相似度越高，从而打印输出与待识别歌曲最相似的歌曲[7]。■42实验结果分析如图4所示，我用刘德华的笨小孩进行测试得到的实验结果，实验发现程序可以很轻松就识别出来了笨小孩这首歌曲，输出的有待识别歌曲与音乐库中所有歌曲之间的时间序列距离，并将距离最小的歌曲作为匹配的最相似歌曲，实验中笨小孩的时间序列距离是01603012，更好也是相对其他歌曲的时间序列距离最校通过实验测试，发现实验有一个不足之处是，如果
飧枨?慕谧嗟悖?⒋唇ㄒ衾纸?奏搜索库；然后将每首歌的名字和歌曲特征存放在一个字典中，以供测试识别时可以进行快速查找，此处需要说明的一点是，我们保存的特征是连续两个节奏点的时间坐标的插值；最后，我们打开一首待识别歌曲，通过电脑的麦克风对待识别歌曲进行录音，同样提取它的节奏间隔特征，并与音乐节奏搜索库中的所有歌曲进行序列匹配，利用动态时间规整(DTW)算法，[6]返回用来表征两个时间序列的距离，距离越小则歌曲相似度越高，从而打印输出与待识别歌曲最相似的歌曲[7]。■42实验结果分析如图4所示，我用刘德华的笨小孩进行测试得到的实验结果，实验发现程序可以很轻松就识别出来了笨小孩这首歌曲，输出的有待识别歌曲与音乐库中所有歌曲之间的时间序列距离，并将距离最小的歌曲作为匹配的最相似歌曲，实验中笨小孩的时间序列距离是01603012，更好也是相对其他歌曲的时间序列距离最校通过实验测试，发现实验有一个不足之处是，如果待识别歌曲不在音乐搜索库当中，此时仍然会将两个时间序列距离最小的歌曲作为识别到的歌曲，因此这就对音乐检索库的歌曲量有一个更高的要求，这也是本实验需要改进的一个地方，随着检索库中歌曲量的增多，听歌识曲的精准度会进一步得到提升[8]。图4听歌识曲实验测试结果图5结语本文开头简要讲述了音乐检索的发展历程，接着对它的与目的进行回答分为两大种类检索音频和检索乐谱通过字符串乐纹来编辑距离计算。音乐检索意义结合大众的娱乐和未来计算机行业的发展。研究方法上主要针对哼唱检索进行大规模讲述，以实验为基矗但本文仍有不足在介绍方法是不能把音乐检索的功能检索和算法的具体实施操作讲的那么清楚，对于实验的次数较少，不能得到最精确的结果，对于未来的
【参考文献】：
期刊论文
[1]听歌识曲,QQ音乐也行[J]. 态度哥. 少年电脑世界. 2014(06)
[2]音乐检索新方法的研究与实现[J]. 李鹏,周明全,夏小亮,黎南杉. 北京邮电大学学报. 2010(03)
[3]基于情感音乐模板的音乐检索系统研究[J]. 马希荣,梁景莲. 计算机科学. 2009(01)
[4]音乐检索现状及发展趋势研究[J]. 王昉. 科技广场. 2008(03)
[5]基于内容的音乐检索综述[J]. 张燕,唐振民,李燕萍,钱博. 金陵科技学院学报. 2007(02)
硕士论文
[1]基于哼唱搜索的音乐检索系统研究[D]. 端明亮.电子科技大学 2015
[2]基于音频指纹和版本识别的音乐检索技术研究[D]. 郭永帅.哈尔滨工业大学 2014
[3]基于哼唱的音乐检索[D]. 宋星华.南京理工大学 2008
本文编号：3547984
【文章来源】：电子制作. 2019,(14)
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
基于哼唱检索的音乐检索流程图
ǖ模?桓鲋肝朴腥?糠肿槌桑毫礁?landmark的频率和时间差；最后一部就是检索歌曲，通过检索指纹库，从而返回要检索的歌曲。图1基于哼唱检索的音乐检索流程图基于指纹的音乐检索是一种新型的音乐检索方式，它是让用户录制一段正在播放的音乐，然后上传到服务器上进行匹配，最后就会返回检索到的歌曲，由于录制的是原始播放的音乐，因此基于指纹的音乐检索是一种精准匹配，而不是模糊匹配，这一点跟基于哼唱的音乐检索方式有很大的不同。基于指纹的音乐检索核心是从原始的波形音乐中提取指纹，然后利用指纹进行匹配。图2基于指纹的音乐检索流程图4利用Python进行听歌识曲实验■41听歌识曲实验流程如图3所示，该图为听歌识曲的实验流程图，首先利用librosa库提取音乐搜索库歌曲的节奏点，并创建音乐节奏搜索库；然后将每首歌的名字和歌曲特征存放在一个字典中，以供测试识别时可以进行快速查找，此处需要说明的一点是，我们保存的特征是连续两个节奏点的时间坐标的插值；最后，我们打开一首待识别歌曲，通过电脑的麦克风对待识别歌曲进行录音，同样提取它的节奏间隔特征，并与音乐节奏搜索库中的所有歌曲进行序列匹配，利用动态时间规整(DTW)算法，[6]返回用来表征两个时间序列的距离，距离越小则歌曲相似度越高，从而打印输出与待识别歌曲最相似的歌曲[7]。■42实验结果分析如图4所示，我用刘德华的笨小孩进行测试得到的实验结果，实验发现程序可以很轻松就识别出来了笨小孩这首歌曲，输出的有待识别歌曲与音乐库中所有歌曲之间的时间序列距离，并将距离最小的歌曲作为匹配的最相似歌曲，实验中笨小孩的时间序列距离是01603012，更好也是相对其他歌曲的时间序列距离最校通过实验测试，发现实验有一个不足之处是，如果
飧枨?慕谧嗟悖?⒋唇ㄒ衾纸?奏搜索库；然后将每首歌的名字和歌曲特征存放在一个字典中，以供测试识别时可以进行快速查找，此处需要说明的一点是，我们保存的特征是连续两个节奏点的时间坐标的插值；最后，我们打开一首待识别歌曲，通过电脑的麦克风对待识别歌曲进行录音，同样提取它的节奏间隔特征，并与音乐节奏搜索库中的所有歌曲进行序列匹配，利用动态时间规整(DTW)算法，[6]返回用来表征两个时间序列的距离，距离越小则歌曲相似度越高，从而打印输出与待识别歌曲最相似的歌曲[7]。■42实验结果分析如图4所示，我用刘德华的笨小孩进行测试得到的实验结果，实验发现程序可以很轻松就识别出来了笨小孩这首歌曲，输出的有待识别歌曲与音乐库中所有歌曲之间的时间序列距离，并将距离最小的歌曲作为匹配的最相似歌曲，实验中笨小孩的时间序列距离是01603012，更好也是相对其他歌曲的时间序列距离最校通过实验测试，发现实验有一个不足之处是，如果待识别歌曲不在音乐搜索库当中，此时仍然会将两个时间序列距离最小的歌曲作为识别到的歌曲，因此这就对音乐检索库的歌曲量有一个更高的要求，这也是本实验需要改进的一个地方，随着检索库中歌曲量的增多，听歌识曲的精准度会进一步得到提升[8]。图4听歌识曲实验测试结果图5结语本文开头简要讲述了音乐检索的发展历程，接着对它的与目的进行回答分为两大种类检索音频和检索乐谱通过字符串乐纹来编辑距离计算。音乐检索意义结合大众的娱乐和未来计算机行业的发展。研究方法上主要针对哼唱检索进行大规模讲述，以实验为基矗但本文仍有不足在介绍方法是不能把音乐检索的功能检索和算法的具体实施操作讲的那么清楚，对于实验的次数较少，不能得到最精确的结果，对于未来的
【参考文献】：
期刊论文
[1]听歌识曲,QQ音乐也行[J]. 态度哥. 少年电脑世界. 2014(06)
[2]音乐检索新方法的研究与实现[J]. 李鹏,周明全,夏小亮,黎南杉. 北京邮电大学学报. 2010(03)
[3]基于情感音乐模板的音乐检索系统研究[J]. 马希荣,梁景莲. 计算机科学. 2009(01)
[4]音乐检索现状及发展趋势研究[J]. 王昉. 科技广场. 2008(03)
[5]基于内容的音乐检索综述[J]. 张燕,唐振民,李燕萍,钱博. 金陵科技学院学报. 2007(02)
硕士论文
[1]基于哼唱搜索的音乐检索系统研究[D]. 端明亮.电子科技大学 2015
[2]基于音频指纹和版本识别的音乐检索技术研究[D]. 郭永帅.哈尔滨工业大学 2014
[3]基于哼唱的音乐检索[D]. 宋星华.南京理工大学 2008
本文编号：3547984
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