Advertisement

基于哼唱的音乐搜索应用系统 (2014年)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本系统为用户提供了一种创新性的音乐搜索方式——通过哼唱旋律进行检索。用户只需哼唱歌曲片段,系统便能识别并推荐相关音乐作品,极大地提升了用户体验和便利性。 通过研究哼唱旋律基频提取与检索算法,提出了一种基于哼唱的音乐检索系统框架。该系统主要关注旋律特征提取及近似旋律匹配部分的研究。在旋律特征提取方面,采用差分Mel倒谱法求解基频;而在旋律匹配环节,则通过对经典动态时间弯折算法原理进行深入分析,并引入音长差序列余弦相似度的方法来提高检索效率和精度。实验结果显示,在包含340首MIDI歌曲的测试集中,系统前三位识别率提高了3.7%,同时用时减少了16%。因此,系统的性能得到了显著改善。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • (2014)
    优质
    本系统为用户提供了一种创新性的音乐搜索方式——通过哼唱旋律进行检索。用户只需哼唱歌曲片段,系统便能识别并推荐相关音乐作品,极大地提升了用户体验和便利性。 通过研究哼唱旋律基频提取与检索算法,提出了一种基于哼唱的音乐检索系统框架。该系统主要关注旋律特征提取及近似旋律匹配部分的研究。在旋律特征提取方面,采用差分Mel倒谱法求解基频;而在旋律匹配环节,则通过对经典动态时间弯折算法原理进行深入分析,并引入音长差序列余弦相似度的方法来提高检索效率和精度。实验结果显示,在包含340首MIDI歌曲的测试集中,系统前三位识别率提高了3.7%,同时用时减少了16%。因此,系统的性能得到了显著改善。
  • 帧-符方法算法(2011)
    优质
    本文提出了一种基于帧-音符模型的哼唱检索算法,旨在提高音乐识别系统的准确性和鲁棒性。该研究利用了音高和节奏信息进行匹配,有效解决了旋律模糊或简短等挑战问题。 为了提高哼唱检索旋律匹配的速度与精度,我们提出了一种基于帧-音符方式的匹配算法。该算法针对旋律曲线的特点,采用基频序列表示哼唱片段,并用音符序列表示模板片段。通过累积权重估计基频跳变点位置后,计算哼唱片段和模板片段之间的编辑距离。 在MIREX08数据库上的实验结果显示:此方法的检索时间仅为动态时间规整算法的1/76.9;若将该算法与动态时间规整法的结果融合,则最终平均排序倒数精度指标可达91.2%。
  • MATLAB程序.zip
    优质
    本资源包含一个基于MATLAB开发的音乐搜索系统源代码和相关文档。该系统利用音频处理技术实现高效的音乐检索功能,适用于研究与教学用途。 这份文件使用MATLAB实现音乐检索功能。其中包含一个音乐检索界面,用户可以输入几首歌曲,并根据音色、频率等特点进行对比分析,从而找出不同之处以及相似的音乐。
  • API(含源码)
    优质
    这是一款功能强大的音乐搜索API,支持多种语言集成开发,并附带详细文档和完整源码,方便二次开发与定制。 带源码的音乐搜索API jar包可以直接导入工程使用。以下是示例代码: ```java package music_basic; import java.util.List; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import music.MusicBasic; import bean.MusicBody; import bean.MusicData; import bean.MusicUrl; public class MusicTest { public static void main(String[] args) throws Exception { MusicBody musicBody = MusicBasic.getMusic(稻香); String albumId = ; if (musicBody.getStatus() == 1) { List datas = musicBody.getData(); for (int i = 0; i < datas.size(); i++) { System.out.println(datas.get(i).getSongName()); MusicUrl musicUrl = MusicBasic.getMusicUrl(datas.get(i)); System.out.println(musicUrl.getFileUrl()); System.out.println(musicUrl.getPicUrl()); System.out.println(musicUrl.getLyrics()); System.out.println(musicUrl.getAlbumId()); albumId = musicUrl.getAlbumId(); if (StringUtils.isNotEmpty(albumId)) { break; } } // 如果有专辑可以获得此专辑下所有歌曲。 if (StringUtils.isNotEmpty(albumId)) { List datas2 = MusicBasic.getMusicDataByAlbumId(albumId); for (int j = 0; j < datas2.size(); j++) { MusicUrl musicUrl2 = MusicBasic.getMusicUrl(datas2.get(j)); System.out.println(musicUrl2.getSongName()); } } } } } ``` 这段代码展示了如何使用音乐搜索API jar包来获取歌曲信息和专辑中的所有曲目。
  • -MATLAB.doc
    优质
    本文档探讨了MATLAB在音乐信息检索(MIR)领域的应用,包括信号处理、音频特征提取及分类等关键技术。通过实例展示了如何使用MATLAB工具箱进行高效开发与研究。 音乐检索的主要方法是基于内容的检索技术,该技术通过分析音乐作品中的音符、旋律、节奏以及歌曲风格等语义级特征或声学层特性来从数据库中查找乐曲。本研究专题采用信号频谱分析的方法来进行音乐检索。
  • 无损引擎(源码)
    优质
    这是一款用于搜索高质量无损音频文件的开源软件,其强大的搜索引擎能够帮助用户迅速找到所需的无损音质音乐资源。 基于酷狗音乐开发的应用利用了酷狗接口实现音乐搜索,并通过构造无损音乐链接来达到下载无损音乐的目的。
  • PHP+MySQL 构建简易及后台管理
    优质
    本项目基于PHP和MySQL技术,开发了一个简单的音乐搜索系统及其配套的后台管理系统。用户可轻松搜索、播放歌曲;管理员则能高效地添加、编辑或删除曲目信息。 在当今互联网时代,音乐搜索系统已成为用户获取音乐信息的重要途径之一。PHP作为一种流行的服务器端脚本语言,在结合MySQL强大的数据库管理能力后,可以构建出高效、稳定的音乐搜索平台。这套由一位热爱PHP的开发者自主设计并实现的简易音乐搜索系统不仅提供基础但实用的音乐查询功能,还包含后台管理系统以便于进行数据维护和管理工作。 该系统的架构基于Web开发中常用的PHP与MySQL组合方式,因其开源性、免费性和易于学习的特点而被广泛采用。在实际应用中,PHP负责处理前端用户的请求,并通过HTTP协议实现服务器交互;同时MySQL则用于存储音乐信息如歌曲名称、歌手名字、专辑详情以及时长等关键数据。 用户可以通过搜索框输入关键词来查询数据库并获取匹配的音乐结果。为了提高系统的响应速度和用户体验,在设计SQL查询语句时,开发者需要考虑使用LIKE操作符来进行模糊匹配或采用全文索引以提升检索效率;此外还可以通过分词处理、同义词映射等方法优化搜索功能。 后台管理系统是系统运维的重要组成部分之一,“admin”用户具有管理员权限可登录进入进行数据管理。该部分通常包括以下几项主要功能: 1. 数据导入导出:允许批量上传音乐信息或创建备份文件,以便于应对潜在的数据丢失情况或者迁移需求。 2. 歌曲管理:支持添加、编辑和删除歌曲记录,并提供上传封面图片及修改属性选项等操作。 3. 用户管理:处理用户账户相关事务如注册登录流程以及权限分配工作。 4. 日志监控:跟踪并记录系统中的各项活动,便于后续问题排查与追踪分析。 5. 设置管理:调整搜索参数、页面样式等相关配置项。 在开发后台管理系统时,安全性是一个关键考虑因素。为防止SQL注入攻击等安全威胁,PHP代码需要对用户输入的数据进行适当处理后再传入数据库;同时为了保护用户的隐私信息和整个系统的稳定运行状态,在存储密码时应使用加密算法,并且限制只有经过身份验证的管理员才能访问后台管理系统。 从技术角度来看,“简易音乐搜索系统”采用MVC(模型-视图-控制器)设计模式,将业务逻辑、数据展示与用户交互进行分离以提高代码可读性和维护性。其中,模型层主要负责数据库操作;而视图层则用于呈现给用户的界面元素;最后由控制层协调两者的通信过程。 总之,“PHP+MySQL简易音乐搜索系统”不仅展示了这两种技术的协同作用,还涵盖了搜索引擎开发、后台管理及安全防护等多个方面的知识。对于初学者而言,这是一份很好的学习案例材料可以帮助理解Web应用的基本构建流程和实用技巧;而对于有经验的技术人员来说,则可以将其作为快速搭建类似项目的参考框架使用。
  • ReactiMusic
    优质
    iMusic是一款基于React框架开发的音乐应用程序,它提供了流畅且响应迅速的用户体验,用户可以轻松浏览、播放和管理喜爱的歌曲。 react-iMusic是一个基于React开发的音乐应用程序。
  • MusicRecSys:推荐
    优质
    MusicRecSys是一款专为乐迷设计的应用程序,利用先进的算法和数据分析技术,提供个性化且精准的音乐推荐服务。 本项目是《推荐系统开发实战》一书的演示案例,采用前后端分离实现方式,并使用Python的Django框架作为后端技术栈,前端则采用了Vue框架进行构建,数据库选用MySQL。 该项目的目标用户为非商业用途个人学习和研究之用。如果需要用于商业目的,请联系作者获取授权。 项目的主要功能包括: 1. 利用网易云音乐API获取部分数据,并基于标签推荐歌单、歌曲及歌手详情页。 2. 通过用户的协同过滤算法,实现给用户个性化推荐其他用户以及他们可能喜欢的歌曲。 3. 使用物品之间的关联性进行协作过滤以向用户推荐相关歌手。 4. 基于内容分析的方法为用户提供个性化的歌单建议。 此外,项目还实现了如下功能: - 根据不同用户的浏览行为生成定制化“为你推荐”列表; - “我的足迹”,展示每个用户的站内活动记录; Python版本要求3.6或以上。该项目所依赖的第三方库及其对应的版本请查看文件夹MusicRecSys / MusicRec / z-others / files / requirement.txt,安装这些依赖项时,请使用pip命令。 《推荐系统开发实战》一书已在各大电商平台上架销售,有兴趣的朋友可以关注并购买阅读!