【摘 要】
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随着互联网技术和多媒体技术的快速发展，互联网用户越来越多，互联网音乐资源的海量扩充，基于内容的音乐信息检索技术越来越受到青睐。随着互联网用户对音乐信息检索应用需求的迅
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随着互联网技术和多媒体技术的快速发展，互联网用户越来越多，互联网音乐资源的海量扩充，基于内容的音乐信息检索技术越来越受到青睐。随着互联网用户对音乐信息检索应用需求的迅猛增加，而传统的基于文本的信息检索无法满足用户需求，基于哼唱的音乐检索作为音乐信息检索的应用很好的弥补了传统检索的不足。哼唱检索系统允许用户以“哼”或“唱”的方式将脑海中的音乐片段作为检索对象输入，通过系统的处理将候选结果反馈给用户。哼唱检索系统主要分为音乐库、特征抽取和匹配算法三部分。
本论文中主要研究的是哼唱检索系统的匹配算法部分，主要的研究工作分为两部分。
1.首先对DTW算法、RA算法和LSH算法的优化。DTW算法做平移和线性伸缩两方面优化。对RA算法优化分割比例序列的选取，使其根据自身长度重新确定分割比例数目。对LSH算法做区间扩展和近邻点筛选。其中重点研究了LSH算法，分别对LSH的投影空间、投影轴、hash函数和建立索引做分析。
2.确定以LSH-RA作为哼唱检索系统的匹配算法，并使用8000首MIDI音乐库检索，得到的系统性能TOP-10的准确率92％，平均检索时间为3.6秒。
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