基于魯棒音頻指紋的移動音樂檢索技術(shù)研究的開題報告一、選題背景移動設(shè)備的普及和音樂互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得人們隨時隨地可以收聽音樂。然而，傳統(tǒng)的音樂檢索方式往往需要手動輸入關(guān)鍵詞或歌曲名，對于用戶來說不夠便利。因此，開發(fā)一種基于魯棒音頻指紋的移動音樂檢索技術(shù)，能夠在用戶的手持設(shè)備上進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的音樂檢索，具有很高的實(shí)用性和市場潛力。二、選題意義1.提高用戶體驗(yàn)。傳統(tǒng)的音樂檢索方式需要手動輸入關(guān)鍵詞或歌曲名，操作繁瑣，速度慢，容易出錯，而基于魯棒音頻指紋的音樂檢索技術(shù)可以讓用戶方便快捷地找到自己想聽的音樂，提高用戶體驗(yàn)。2.拓展音樂應(yīng)用的場景?；隰敯粢纛l指紋的音樂檢索技術(shù)可以使音樂應(yīng)用更加普及和便捷，從而開拓更多的音樂應(yīng)用場景，如音樂推薦、廣播節(jié)目識別等。3.推動音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展。隨著音樂市場的不斷擴(kuò)張和音樂消費(fèi)的不斷升級，基于魯棒音頻指紋的音樂檢索技術(shù)可以更好地促進(jìn)音樂消費(fèi)和版權(quán)保護(hù)，從而促進(jìn)音樂產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。三、研究內(nèi)容本論文主要研究基于魯棒音頻指紋的移動音樂檢索技術(shù)，具體內(nèi)容包括：1.音頻指紋的提取。利用常用的音頻處理技術(shù)，如短時傅里葉變換、小波變換、頻率域?yàn)V波等方法，提取魯棒的音頻指紋。2.數(shù)據(jù)庫的建立。以音樂庫為對象，進(jìn)行音頻指紋的分類、存儲和管理，構(gòu)建魯棒的音樂庫。3.檢索算法設(shè)計(jì)。通過比對查詢音頻的指紋與音樂庫中音頻指紋，采用相關(guān)性排序算法實(shí)現(xiàn)音樂檢索。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。利用移動設(shè)備或PC端與服務(wù)器建立連接，對所提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能分析。四、研究方法本論文采用實(shí)驗(yàn)研究方法，結(jié)合理論分析和實(shí)踐操作，探討基于魯棒音頻指紋的移動音樂檢索技術(shù)的實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用效果。五、預(yù)期成果本論文預(yù)期達(dá)到以下成果：1.提出一種基于魯棒音頻指紋的移動音樂檢索技術(shù)，達(dá)到檢索速度快、準(zhǔn)確率高的效果。2.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能分析，檢驗(yàn)所提出的算法的實(shí)際效果和性能。3.探索音頻指紋技術(shù)在移動音樂檢索中的應(yīng)用，拓寬音樂應(yīng)用的場景，促進(jìn)音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展。六、研究進(jìn)度安排時間節(jié)點(diǎn)研究內(nèi)容2021年12月-2022年2月研究現(xiàn)有音頻指紋提取技術(shù)及相關(guān)訓(xùn)練算法2022年3月-2022年4月建立魯棒的音樂庫2022年5月-2022年6月設(shè)計(jì)音樂檢索算法2022年7月-2022年9月進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證2022年9月-2022年11月分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，完善論文撰寫2022年12月-2023年1月論文終稿及答辯準(zhǔn)備七、參考文獻(xiàn)[1]Haitsma,J.,&Kalker,T.(2002).Ahighlyrobustaudiofingerprintingsystem.SPIEConferenceonMultimediaSystemsandApplications.InternationalSocietyforOpticsandPhotonics.[2]Wang,H.,&Lu,L.(2003).Robustaudiofingerprintingbasedonpitchcontouranalysis.IEEEWorkshoponApplicationsofSignalProcessingtoAudioandAcoustics,NewPaltz,NY.[3]Zhang,L.,&Zhang,D.(2015).Automaticmusicdetection:Arobustsystembasedonrhythmicfeaturesandmulti-scaleprocessing.IEEETransactionsonMultimedia,17(9),1549-1561.[4]Wang,D.,&Yang,S.(2017).Musicfingerprintingusingadaptivetime–frequencyreassignment.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,25(5),1015-1024.[5]Tizzoni,R.,&Tagliasacchi,M.(2014).Asurveyofaudio-basedmusicsimilar