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音乐检索-MATLAB应用.doc

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简介：
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。

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  • 音乐检索-MATLAB应用.doc
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    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。
     
  • MIR：音乐信息检索计划
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    MIR音乐信息检索计划致力于研究和开发先进的技术手段，用于高效搜索、浏览和组织数字音频文件中的音乐作品及其相关信息。 mir是一个音乐信息检索项目。
     
  • 音乐推荐与检索：协同过滤、深度学习及Docker应用
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    本项目聚焦于音乐推荐系统的研究与开发，结合协同过滤和深度学习技术提升个性化推荐能力，并利用Docker部署优化解决方案。 项目主要工作在 Million Song Dataset 数据集下基于 Python 的 scikit-surprise 库实现了基于协同过滤的音乐推荐，并使用 CNN（卷积神经网络）实现相似音乐推荐。其中，协同过滤算法通过 Python scikit-surprise 库编写完成，但由于采用的数据集中指标较低，系统中采用了三个不同算法的结果进行投票以优化协同过滤的效果。此外，项目还参照相关研究实现了基于深度学习的音乐推荐方法，该方法主要针对相似旋律的音乐进行推荐。具体来说，其通过 CNN 对音乐音频信息提取特征，并将这些特征向量与已保存的一些音乐特征向量进行匹配计算相似度，以此确定最相近的一系列歌曲作为最终推荐结果。这种方法可用于音乐检索和防止抄袭等问题上。
     
  • ADT：音乐信息检索期末项目
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    本项目为音乐信息检索课程的期末作业，旨在设计并实现一个基于音频指纹技术的音乐识别系统，能够有效进行歌曲匹配与检索。 在使用 `conda env create -f environment.yml` 命令创建环境时，如果收到 `ResolvePackageNotFound` 错误，请尝试使用以下命令： ``` CONDA_RESTORE_FREE_CHANNEL=1 conda env create -f environment.yml ``` 然后激活环境： ``` conda activate rhythm ```
     
  • Vue音乐APP：Vue音乐应用程序
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    Vue音乐APP是一款基于Vue框架开发的音乐应用，提供流畅的用户界面和丰富的音乐资源，让用户体验极致听觉享受。 Vue音乐播放器项目基于q音乐进行模拟开发，是一个H5项目的实现。 步骤如下： 1. 使用npm i或npm install或者cnpm安装依赖。 2. 运行npm run dev启动开发环境。 文件结构包括但不限于以下内容： - .babelrc - .editorconfig - .gitignore - .postcssrc.js - index.html 项目目录包含： - build/ - config/（内含dev.env.js、index.js和prod.env.js） - src/（根目录下有App.vue、main.js、axios.js和global.js等文件） src下的子目录包括： - components/ - router/（含有index.js） - views/ 以上是项目的基本结构概述。
     
  • MATLAB音乐电子琴应用程序
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    这是一个利用MATLAB开发的音乐电子琴应用程序，用户可以通过界面选择不同的音色和旋律，体验创作与演奏的乐趣。 基于MATLAB的音乐电子琴制作项目包含详细代码，并能够实现高低音效果。
     
  • 用Python实现的听歌识曲音乐检索器功能
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    这款音乐检索工具利用Python编写，具备强大的音频分析能力，能够通过简短的音乐片段识别歌曲信息。用户只需上传音频样本或使用麦克风录制，即可迅速获取匹配度最高的歌曲列表。此应用结合了音频处理技术和大规模曲库数据库搜索算法，为用户提供便捷、准确的听歌识曲服务。 听歌识曲功能顾名思义就是利用设备“听”歌曲，并告诉你这是什么歌。在QQ音乐等应用上早就有了这样的功能了。今天我们来自己动手做一个属于自己的听歌识曲程序，我们设计的总体流程图很简单：录音部分——要想实现这一功能，首先需要有录音的过程。在我们的实验中，我们需要使用相同的录音代码对曲库进行录音，并提取特征存进数据库。 下面是简单的录音思路： ```python import wave import pyaudio class recode(): def __init__(self, CHUNK=44100): self.CHUNK = CHUNK self.FORMAT = pyaudio.paInt16 # 设置音频格式为16位整数 ``` 以上代码创建了一个录音类，可以用来实现录音功能。
     
  • 用Python实现的听歌识曲音乐检索器功能
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    这是一个基于Python语言开发的听歌识曲应用程序，能够帮助用户通过音频片段识别和检索歌曲信息。 本段落介绍了用Python实现一个音乐检索器，类似于QQ音乐的摇一摇识曲功能。有兴趣的同学可以了解一下。
     
  • 基于哼唱的音乐搜索应用系统 (2014年)
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    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。
     
  • 音乐搜索系统的MATLAB程序.zip
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    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。