申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2020-05-06

公开（公告）日：2022-03-25

公开（公告）号：CN111737513B

主分类号：G06F16/632(20190101)

分类号：G06F16/632(20190101);G06F16/65(20190101);G06F16/683(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.03.25#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.02#公开

摘要：本发明公开了一种针对海量音乐数据的哼唱检索系统，包括模板特征提取模块，用于提取数据库模板文件中的旋律特征；哼唱特征提取模块，用于提取哼唱文件的旋律特征；检索模块，用于检索模板音高向量；有效对齐位置检测模块，用于获取有效对齐位置；匹配模块，用于对查询音高曲线和模板音高曲线进行匹配，获得候选歌曲列表。本发明一方面在模板特征提取模块和哼唱特征提取模块中通过检测特征点，极大降低音高向量的个数；一方面在有效对齐位置检测模块，利用一种有效对齐位置检测方法，极大程度降低匹配的次数，提高检索速度；另一方面在匹配模块中，利用改进后的DTW算法解决用户局部哼唱准确的问题，提高检索准确率。

主权项：1.一种针对海量音乐数据的哼唱检索系统，其特征在于，所述的哼唱检索系统包括模板特征提取模块、哼唱特征提取模块、检索模块、有效对齐位置检测模块和匹配模块，其中，哼唱特征提取模块、检索模块、有效对齐位置检测模块和匹配模块依次顺序连接，模板特征提取模块与检索模块连接；所述的模板特征提取模块用于从数据库模板文件中提取模板音高曲线和模板音高向量；所述的哼唱特征提取模块用于从哼唱文件中提取查询音高曲线和查询音高向量；所述的检索模块用于对查询音高向量进行分类，根据分类结果获得检索结果；所述的有效对齐位置检测模块用于根据查询音高向量和检索结果找出有效对齐位置；所述的匹配模块用于将查询音高曲线与模板音高曲线进行匹配，输出候选歌曲列表；所述的哼唱检索系统的工作流程中包括：训练聚类模型步骤：在模板特征提取模块中，将模板音高曲线转换成点序列，找出点序列的特征点，然后以每个特征点的横坐标为起点，在模板音高曲线中截取等长的模板音高向量；在检索模块中，将所有模板音高向量进行分层聚类，并保存聚类模型，并记录每个模板音高向量所属类别；检索候选歌曲步骤：在哼唱特征提取模块中，将查询音高曲线转换成点序列，找出点序列的特征点，然后以每个特征点的横坐标为起点，在查询音高曲线中截取等长的查询音高向量；在检索模块中，使用已经训练好的聚类模型对查询音高向量进行分类，将与查询音高向量在同一类别的模板音高向量作为检索结果；在有效对齐位置检测模块中，通过查询音高向量和检索结果获得查询音高向量和模板音高向量的对齐位置，从对齐位置中找出有效对齐位置；在匹配模块中，将查询音高曲线和模板音高曲线在有效对齐位置处对齐，将有效对齐位置的左右两边分开匹配，根据左右两边的得分获得候选歌曲列表。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 一种针对海量音乐数据的哼唱检索系统

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