一个基于哼唱的音乐检索系统
基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术
基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术王培培;杨晓春;王斌;王晓晔【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)003【摘要】As an important way of music retrieval, query by humming has gained wide attention because of its effectiveness and convenience. A novel retrieval technology of humming was proposed based on sentence features, which could provide fast retrieval for query by humming. In the proposed technology, the music database and humming given by users were first partitioned according to natural pauses, and then the BDTW ( bounded dynamic time warping) algorithm was adopted to compute pitch similarity. In addition, users can also establish personalized settings in accordance with their own humming, and limit the maximum local length variance between music database fragments and query sequences. In addition, the index structure DIS was established to support music sentence query, which could reduce searching time. The experimental results verified both the efficiency and effectiveness of the proposed retrieval method.%哼唱检索作为音乐检索的重要方式,由于其有效性和方便性,引起了广泛的关注.本文提出了一种新的基于语句特征的音乐哼唱快速检索技术,可以实现哼唱音乐的快速检索.该技术将音乐数据库和用户提供的哼唱片段,按自然停顿方式划分音乐语句,使用BDTW算法对音乐语句片段进行音高相似性计算,并允许用户根据自己哼唱情况,对匹配条件进行个性化设置,限制数据库音乐片段和查询序列的局部最大差异长度.另外,对音乐库建立支持音乐语句查询的索引结构DIS,减少了检索时间.实验结果表明所提出的检索方法能够快速有效地返回查询结果.【总页数】5页(P315-319)【作者】王培培;杨晓春;王斌;王晓晔【作者单位】东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳 110169;东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳 110169;东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳110169;中国人民解放军95806部队, 北京 100076【正文语种】中文【中图分类】TP31【相关文献】1.基于动态SQL语句生成的数据检索技术 [J], 甘玲;刘兴长2.基于哼唱的音乐检索系统的探究 [J], 路昕3.基于哼唱的音乐检索应用系统 [J], 华斌;尹文慧;张奕林4.基于相对特征的音乐哼唱多句检索算法 [J], 王小凤;耿国华;刘晓宁;孙霞5.音乐哼唱检索技术在WEB上的应用 [J], 张晶;周明全;耿国华;王小凤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
听歌识曲游戏
听歌识曲游戏PPT
在玩听歌识曲游戏时，玩家需要注意以下几点
保持距离：在哼唱时，尽量保持手机与自己的距离。太近的话可能会录到过多的呼吸 声或杂音，影响识别准确率
声音清晰：尽量清晰地唱出歌曲的旋律，不要害羞或害怕别人听到。当然，也要避免 唱得过于大声而失真
选择场景：在不同的环境下，手机的收音效果可能会有所不同。尽量选择一个相对安 静、没有太多干扰的环境
个性化推荐
根据用户的听歌记录和喜好， 游戏可以为用户推荐新的歌曲 或艺人，从而增加用户的黏性
XX XX XX XX
音频处理技术
在用户哼唱时，游戏需要能够 准确地捕捉到音频信号，并且 通过一系列复杂的算法识别出 歌曲。这涉及到数字信号处理、 机器学习、深度学习等领域
社交元素
为了增加游戏的趣味性，可以 加入一些社交元素。比如，用 户可以分享他们识别出的歌曲， 或者与其他用户一起竞赛看谁 先识别出歌曲
尝试多次：如果第一次没有识别出来，不要气馁。可能是由于哼唱的不够准确、声音 太小或者其他干扰因素导致的。多试几次可能会提高识别成功率
查看解释：在游戏结束后，可以查看游戏给出的解释和评分，了解自己在哪些方面做 得好，哪些方面需要改进
听歌识曲游戏PPT
总的来说，听歌识曲游戏是一种寓教于乐的方 式，既可以锻炼我们的音乐素养，也可以增加
听歌识曲游戏PPT
听歌识曲游戏PPT
目录
听歌识曲游戏PPT
在音乐盛行的时代，人们常常会被动或主动地接触到各种各样的歌曲。有时候，我们 可能在公共场所、电影或电视节目、朋友聚会等地方听到一首熟悉或陌生的歌曲，这 时候我们可能会想："这首歌叫什么名字？是谁唱的？"但是，往往我们并不能立即得 到答案。为了解决这个问题，许多手机应用推出了"听歌识曲"的功能，只要打开应用 ，对着手机哼唱几句，应用就能自动识别出歌曲的名字和演唱者 在制作听歌识曲游戏时，开发者需要考虑几个关键因素
哼唱检索中核心算法的研究及其在系统中的应用
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４ 实验及 结果分 析 实验 环境 ： ｔｌＰｎ ｕ Ｄ ａ ２ ３ ．０ Ｈｚ Ｉ ｅ ｅ ｆ ｍ ｕ ｌＴ ３０ １６ Ｏ 处理 器 ，ＧＢ内存 本实 ｎ ｉ ２ 验 由５ 名非 专业人 士进行 哼唱 录人 ， 别哼唱录 入不 同的歌 曲或 同一首歌 曲的 分 不同部 分 ， 共计 ６ 个音 频（ ４ 包括 哼唱时 间为 ５ Ｓ，１Ｓ ５ 、２ Ｓ的各 ｌ 个音 ０ 、１５ ０ ６ 频）音 乐数据 处理 模块 中检测 到的音 频文 件共计 ２ 个。在 ｍａｌｂ ． 的环境 ； ３ ｔ ７０ ａ 下分 别采用上 述介 绍的 三种音 高值 算法及 三种 匹配 算法 交替组 合进行 匹配检 索， 最后按匹配相似度从高到低排列， 相似度相 同的按歌名字母顺序排列输出 匹配 结果 ， 分别取 输 出结果 的前兰 个 、 六个 、 十个 来统计 准确率 。 果如 前 前 结
音乐检索中哼唱找歌的新方法
第２ ４卷第 ６ 期
２０ ０ ７年 ６月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｐ ｉ ａｉ ｎ ｎ ｏｔ ｒ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓａ ｄ Ｓ ｆｗａｅ
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音 乐检 索 中哼 唱 找 歌 的新 方 法
行于大型音乐数据库 、 于内容 的检索方 法。Ｑ Ｈ系 统是针对 基 Ｂ 于用哼唱曲调或吹 口哨来查 找所要 的乐 曲而设计 的 ， 当你 想要 从音乐库中找出一首歌却又 忘记 歌名 或演 唱者的 时候 ， 它是非
常有用的。
理 。曲调特征从 中提 取 出并储 存起 来。当搜索 开始 ， 哼唱查 询 被转换成 曲调表示并 根据 相似值和曲 目类 别依次与特征数据库
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（ ｃｏｌｆＭｉｏｌｔ ｎ ｓＳ ａｇ ａ ｉ ｔｎ ｎｔｒ ，ｈ ｎｈ ｉ ０２ ３，ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ ｃ ｅ ｃｏ ｉ ，ｈ ｎ ｈ ｉ ａ ｏｇ Ｕ ｉ ｓ Ｓ ａｇ ０ ３ Ｃ ｉａ ｒ ｅｒ ｃ Ｊｏ ｅ ａ ２
０ 引 言
随着数字音频数据 的迅 速发展 ， 别是对 于大型音 乐数据 特 库来说 ， 非常需要 快速 存取 此类型 的数据 。基 于 内容 的方法 是
一
实际上 ， 曲调的表示不但要尽 可能包含曲调的信息 ， 而且还 应该适 合人们的哼唱 习惯 。正是考 虑到这 样的需要 ， 文提 出 本 了一种新的曲调表示方式和相应的分级匹配算法 。 Ｑ Ｈ系统包含三个主要 部分 ， 别 是查 询处 理单元 ， Ｂ 分 音乐
征 设定 。在 文献 ［ ］ ， 程和 节拍 如同等 音高 线一样 被 予 以 ２中 音
互联网小工具推荐在线音乐识别工具
互联网小工具推荐在线音乐识别工具互联网小工具推荐：在线音乐识别工具在如今数字化时代，互联网已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
随着科技的迅猛发展，许多小工具应运而生，为我们的生活提供了便利与娱乐。
其中，在线音乐识别工具就是一款备受欢迎的工具。
这些工具能够准确识别出我们听到的音乐，为我们提供了更好的音乐体验，并且方便我们获取更多关于音乐的信息。
本文将会为大家推荐几款值得一试的在线音乐识别工具。
一、ShazamShazam可以说是音乐识别工具中的佼佼者。
它的识别速度快、准确度高，能够在几秒钟之内识别出你正在播放的歌曲。
这款工具支持多平台使用，无论是iOS、安卓还是电脑，只要连接到互联网就能使用。
而且，Shazam还提供了歌曲的歌词、艺术家的相关信息、发布专辑等更多的功能。
你可以通过Shazam轻松地发现新歌曲，了解更多有关你喜欢的音乐的信息。
二、SoundHound与Shazam类似，SoundHound也是一款出色的在线音乐识别工具。
它不仅可以识别歌曲，还能够识别用户通过唱歌或是哼曲的方式传达的信息。
这让它在一些特殊场合或是没有歌曲播放的情况下仍然能够发挥作用。
此外，SoundHound还具备了歌曲识别后的相关搜索功能，可以查找歌曲的歌词、视频、艺术家的其他作品等。
因为其多功能和使用便捷性，SoundHound也是广大音乐爱好者们的首选工具之一。
三、MusixmatchMusixmatch是一款专注于歌词的在线音乐识别工具。
这款工具不仅能够识别歌曲，并显示歌曲的歌词，而且还能够根据你的喜好推荐类似的歌曲。
此外，Musixmatch还提供了歌手的简介、专辑信息以及相关的推荐歌单等功能。
它不仅让你能够更好地欣赏音乐，还能够满足你的好奇心、提供更好的音乐推荐。
四、GeniusGenius是一款集音乐和文化的在线识别工具。
除了能够识别歌曲之外，它还提供了关于歌曲背后的故事和更多的文化信息。
Genius的特点是用户可以通过该平台与其他音乐爱好者交流、分享自己对音乐的理解和感受。
哼唱检索中改进的动态时间规整算法
［ ｙｗｏ ｄ ］Ｑｕｒ ｙＨｕ Ｋｅ ｒ ｓ ｅ Ｂ ｍｍｉｇＱＢ ； ｎｍｉＴｍｅ ｒｉｇＤ Ｗ ）ｍｅｏ ｙ ｙ ｎ （ Ｈ）Ｄｙ ａ ｃ ｉ ｐｎ （ Ｔ ； ｌｄ Ｗａ
ｌ 概述
哼唱检索（ ｕ ｒ Ｂ ｕ ｎ ， Ｂ 是把用户哼唱的一 Ｑ ｅｙ ｙ Ｈ ｍｍｉｇ Ｑ Ｈ） 个音乐片段作为系统的输入 ，通 过检索音乐数据库 ，返 回检
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［ ｓｒｃ］Ａｉ ｎ ｔｈ ｒｗｂ ｃ ａｔ ｄｔ ｎ ｌ ｎｍｉＴｍｅ ｒｉｇＤＴ ） ｌｏｉ ｍ ｎｙｃ ｎｉｅｓ ｉ ｈａｄｈ ｒｌ ｒｇ ｄ ｕａ ｏ ， ｉ Ａｂ ｔａ ｔ ｍｉｇａ ｔｅ ａ ａｋｔ ｔｒ ｉｏ ａ ａ ｃ ｉ ｐｎ （ Ｗ ａｇ ｒ ｄ ｈ ａ ｉ Ｄｙ Ｗａ ｈ ｔ ｏ ｌ ｏ ｓ ｒ ｐｔ ｎ ａｄｙ ｅ ａ ｓ ｒｔ ｎ ｔ ｓ ｄ ｃ ｒ ｄ ｉ ｈ
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基于DTW算法的哼唱检索系统的设计
法的理 论原 理基 础之 上 ，提 出一 种针 对 ＭＩ Ｉ 乐的主旋律 提取 方 法 。该 方法 简化 了提 取音 乐特 征 的工作 Ｄ音
量， 缩短 了检 索 时间。设 计 实现 了一 个基 于音 乐内容 的哼唱检 索 系统 ， 用 包含 ２０首 乐曲特征 的数据 库对 利 ０
该系 统进行验证 。实验结果表 明， 系统具有较 高的检 索命 中率和较快的检 索速度。 该
１ Ｍｌ ｌ Ｄ 音乐主旋律 音轨提取
Ｍ Ｄ 文件中包含一个或多个音轨 ， ＩＩ 每个音轨为
一
个独立 的声部［。 引 每条音轨都包含音高 、 音长 、 节 发挥作用 。 此时 ， 基于音乐内容的检索方式就显得尤 拍和音强等信息 。在我们哼唱乐曲时一般哼唱的都 为重要【 ｌ １ 。近年来 ， 基于内容的音乐检索已成为国内 是乐曲的主旋律 。所 以乐 曲库应该尽可能只包含主 外研究 的热点问题之一翻 引起了众多研究机构和学 旋律音轨的数据。但遗憾的是 。 。 大多数 Ｍ Ｄ 文件都 ＩＩ 者的广泛重视。目前较具规模的哼唱检索系统有英 没 有 在 数 据 中标 明 哪 个 音 轨 是 主旋 律 ，所 以要 将
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哼唱识曲 原理
哼唱识曲的原理主要是通过提取哼唱的旋律，与曲库中所有歌曲的旋律进行检索匹配，从而找出相似度最高的歌曲。
这个过程涉及到音频信号处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。
具体来说，哼唱识曲的实现过程大致可以分为以下几个步骤：
1.音频信号预处理：首先对输入的哼唱音频进行预处理，包括降噪、去混响、分帧等操作，以便后续的信号分析和处理。
2.特征提取：对预处理后的音频信号进行特征提取，提取出与歌曲旋律相关的特征，如音高、音强、音色等。
3.匹配检索：将提取出的特征与曲库中的歌曲特征进行匹配检索，找出相似度最高的歌曲。
这个过程通常会使用一些机器学习算法，如K最近邻算法、支持向量机等。
4.结果输出：根据匹配结果，输出最相似的歌曲信息，如歌曲名称、演唱者等。
需要注意的是，哼唱识曲的准确率受到多种因素的影响，如哼唱者的演唱风格、语速、音准等。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况对算法进行优化和调整，以提高识别准确率。
一种基于Python的音乐检索方法的研究
出了“听歌识曲”。
这个应用在国内众多的音乐类APP火热上线，受到社会媒体及大众的一致好评，比如网易云音乐，QQ音乐。
用户可以通过这个功能识别当前环境里播放器里播放的音乐或别人哼唱的悦耳的音乐，从而第一时间留住音乐，丰富自己的最爱乐库。
21世纪随着大数据数字化经济的发展，2008年，shazam率先在iOS和Android上发布了APP，并且用最快的速度以领头羊的身份整合了iTunes/Amazon MP3store 歌曲购买服务，2013年，shazam被国外媒体评价为年度十大最受欢迎的手机应用，由此听歌识曲迎来了一波火热狂潮，音乐检索也成为各大网络科技公司的重要项目之一。
1 音乐检索的研究现状音乐检索按搜索的目标分类，大致可以分为两类，一种是检索乐谱,另外一种是检索音频。
检索乐谱是把音乐转化成字符串的形式,而检索音频是将一段音频分割成小段，提取每一小段的听觉感知特征，通过比较特征序列来检索。
音频的处理比字符串的效率高了许多。
尤其是在复杂环境下采用声纹能够出其不意，达到事倍功半的效果。
声纹是提取我们所需音乐的基频然后采用动态时间规整比较两个基频序列的相似度[1]。
2 音乐检索的意义及目的音乐检索具有重大意义。
作为一种重要的媒体资源，音乐的检索对于音乐数据库和数字图书馆建设有着非常重要的意义。
网络上多媒体资源量非常巨大，人们需要高效的搜索引擎从浩如烟海的数据中找出需要的音乐资源。
另外，音乐检索在卡拉oK检索以及辅助视频检索等方面都有广阔的研究前景和巨大的应用价值。
所以不论从科技发展还是从大众的娱乐的角度去看，音乐检索的意义深厚而且未来的任务次应用在KTV 里的点唱系统中，可以使点歌更加简便快捷，而不需要层层的选择。
大大减少了失误的效率，提高速度，方便娱乐消遣；另外，哼唱检索技术应用于现有的音乐设备上，如MP3、音乐手机等，可以提供更加自动化及直观的搜寻。
3 音乐检索的研究方法音乐检索的方法有很多，如基于文本的检索，基于哼唱的检索，基于发音的检索，基于指纹的音乐检索等等，下面针对其中的基于哼唱的音乐检索和基于指纹的音乐检索方法进行展开说明[3][4][5]。
互联网小工具推荐在线音乐识别软件
互联网小工具推荐在线音乐识别软件在今天的数字化时代，互联网成为了我们生活中不可或缺的一部分。
通过互联网，我们可以享受到各种各样的便利，其中之一就是在线音乐识别软件。
这些小工具可以帮助我们快速准确地辨识出歌曲信息，满足我们对音乐的需求。
本文将为大家推荐几款优秀的互联网小工具，供大家参考。
1. ShazamShazam是一款非常著名的在线音乐识别软件。
只需将手机麦克风对准正在播放的歌曲，Shazam便能够迅速识别出歌曲的名称、演唱者和专辑等相关信息。
此外，Shazam还提供了与歌曲关联的音乐视频、歌词和相关的推荐歌曲等功能，让用户能够更加全面地了解和欣赏音乐作品。
2. SoundHoundSoundHound是另一款备受欢迎的在线音乐识别工具。
它不仅支持通过麦克风识别正在播放的歌曲，还可以通过用户输入歌曲的部分歌词或者是哼唱的方式来辨识出歌曲信息。
此外，SoundHound还可以提供歌曲的实时歌词显示和一些有趣的音乐挑战游戏，让用户的音乐体验更加丰富多彩。
3. MusixmatchMusixmatch是一款专注于提供歌词服务的在线音乐识别软件。
通过Musixmatch，用户可以识别歌曲并且即时显示其歌词。
此外，Musixmatch还支持歌词翻译功能，允许用户一边欣赏音乐，一边学习外语。
它还可以与各种音乐应用程序和流媒体平台进行集成，提供更加便捷的音乐体验。
4. GeniusGenius是一个专注于提供歌曲解析和歌曲背后故事的在线音乐识别工具。
它不仅能够识别歌曲，还可以提供歌曲的详细解释、背后故事以及歌曲中的名言和流行语等。
用户可以通过Genius深入了解歌曲的创作背景，增加对音乐的理解和欣赏。
综上所述，互联网小工具中的在线音乐识别软件给我们的音乐体验带来了很大的便利。
无论是在咖啡厅、购物中心还是电影院里听到一首好听的歌曲，只需要打开这些小工具，我们就可以迅速地了解到这首歌曲的信息，并更加深入地欣赏和学习其中的精髓。
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个基于哼唱的音乐检索系统
鲁 帆 王 民
（ 西安 建 筑 科 技 大 学信 控 学 院 计 算 机 应 用 专 业 ， 陕 西 西 安 ７ ０ ５ ） １ ０ ５
摘
要 ：本文在 分析 了音 乐哼唱检 索 系统原理 结构 的基础上 ，采用 头尾 浮动的Ｄ ｗ匹配算 法，设计 了一 个通过哼 唱旋律 Ｔ
３ 特征的提取 ３ １哼唱信号的特征提取 ．
本 系 统 采 用 音 高 序 列 作 为 旋 律 的特 征 ，音 高是 由基 频
值 得 到 的 。本 文 采 用 中心 消 波 自相 关 提 取 基 频 的方 法 。处
算 法 （ Ｔ ）可 以有 效 地解 决 两段 旋 律在 时 间上 的对 齐 问 ＤＷ
从音 乐数据库 中搜 索 出所 需歌 曲的哼 唱检 索 系统。提 出 了一 种混合 匹配的方法。 关键词 ：哼唱检 索 ；Ｄ Ｗ；音 高轮 廓 ；旋律 匹配 Ｔ
Ｄ ： １ ．９ ９ Ｊｉｎ１ ７１ ５ ６２ １ ．４０１ ＯＩ ５ ６ ／ ．ｓ．６ —６ ９ ． ０ ０ ． ０ ｓ １ １
Ａｂｓｒ ｃ ： ｉ ｒｉ ｌ ｒ ｔ ｎ ｌ ｚ ｄ ｔ ｅ ｐ ｉ ｃｐ ｅ ａ ｄ ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｏ ｕ ｉ ｕ ｍｉ ｇ ｒ ｔｉ ｖ ｌｓ ｓ ｅ ， ｅ ｓ ｄ ａ ＤＴＷ ｔ ａ ｔＴｈ ｓ ａ ｔ ｅ ｆ ｓ ｌ ａ ａ ｙ ｅ ｈ ｒｎ ｉ ｌ ｎ ｔｕ ｔ ｒ ｆｍ ｓｃ ｈ ｍ ｃ ｉ ｙ ｎ ｅ ｒｅ ａ ｙ ｔ ｍ ｔ ｎ ｕ ｅ ｈ
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降低 。
近 年来 基 于 内容 的音 乐检 索 技 术 成 为 计 算机 领 域 迅 速
发 展 的研 究 课 题 之 … 。此 项 研 究 应 用 前 景 广 泛 ， 既 可 在 ‘
Ｋ Ｖ 轻 松 实 现 歌 曲选 择 ， 又 便 于 我 们 找 到 忘 记 了歌 词 和 Ｔ中 作 者 的 歌 曲。
ｆ ｄ ｔ ｅｍｕ ｉ ｏ ｎ ｅ ｒ ｍ ｕ ｉ ａａ ａ ｅｂ ｕ ｍｉ ｇｔ ｅｍ ｅｏ ｙｗａ ｅ ｉｎ ｄ ａ ｄａ ｍｉ ｔｈ ｍｅｈ ｄ ｗａ ｌｏ ｉ ｈ ｓｃｙ ｕｗａ ｔ ｄｆｏ ｍ ｓｃｄ ｔｂ ｓ ｙｈ ｍ ｎ ｎ ｈ ｌｄ ｓｄ ｓｇ ｅ ｎ ｘ ｍａ ｃ ｔ ｏ ｓａｓ
如 果 哼 唱信 号和 数 据 库 乐 曲的特 征 都 以帧 为 单 位 ，这 种 方 法 的好 处 是 检 索 精 度 较 高 ，但 是 系 统 的 计 算 复 杂 度 大 幅 增 加 。本 文 提 出… 种 混 合 法 ， 哼 唱 信 号 不 切 割 音 符 ，但 是 数 据 库 中 乐 曲特 征 以音 符 为 单位 ，匹 配 过 程 是 帧 到 音 符 的 匹配 。 ５ 动 态 时 间 规整 （ｙ ａ １ ｉｅ Ｗ ｒ ｉｇ ＴＩ Ｄ ｎ ｍ ｃ Ｔ ｍ ａ ｐ ｎ ，Ｄ Ｉ ） 用 户 在 哼 唱 过程 中 经 常 出 现 多 音 或 少 音 的 情 况 ， 冈此 旋 律 匹 配 算 法 必 须 能够 解 决这 种 不 确 定 的 情 况 ，动 态 时 间规 整
ｐ ｏ ｏｅ ． ｒ ｐ ｓ ｄ
Ｋｅ ｙｗｏｒ ｓＱ ＢＳ ； ｄ： Ｈ ＤＴＷ ； ｉ ｈｃ ｎ ｏ ｒＭ ｅｏ ｙｍ ａｃ Ｐ ｔ ｏ ｔ ｕ ； ｌｄ ｔｈ ｃ
ｌ 引 言
哼 唱 旋 律特 征 类 型 决 定 了后 端 进 行 特 征 匹 配 时 所 采 用 的 算 法 。如 果 旋 律特 征 以 音 符 为 单 位 ，数 据 库 中 的候 选 歌 曲 的 特 征 也 是 以 音符 特 征 来 存 储 ，这 种 方 法 的好 处 是 匹 配 的速 度 快 ，搜 索 过程 是音 符 到 音 符 的特 征 匹 配 ，但 是 现 在 没 有 较 好 的算 法 对 歌 曲切 音 ， 而 音 符 切 割 的 错 误 会 导 致 检 索 精 确 度 的
题 。Ｄ Ｗ 用 于 旋 律 的 匹 配 搜 索 ， 其 主 要 的优 点 是 对 多 音 、 Ｔ常
走 调 的 容 忍度 比较 好 。
设有 两个 向量ｔ ｒ 和 ，其 长 度 分 别 为 ｍ ｎ Ｔ 算 法 的 目 和 。Ｄ Ｗ
标 是 要 找 到 一 组 路 径 ｛ ． １（ ， ）． ， ｝，使 得 经 由上 （ ， ） ｇ ，， 吼） ｐｑ ， ．（ ．来自２ 哼唱检 索系统的构成
基 于 内容 的音 乐 榆 索 是 根 据 音 乐 的 内容 特 征 来进 行检 索 ，也 就 是 根 据 音 乐 的旋 律 、节 奏 等 音 乐 特 征进 行 检 索 。 基 于 内容 的音 乐 检 索 通 常 采 用 下面 的 通 用 的步 骤 “： 首先 用 话 筒 对 用 户 的 哼 唱 进 行 采 样 ，然 后 对 其 预 处理 、端 点检 测 ，从 而 提 取 出特 征 信 息 。最 后 把 提 取 出 的特 征 信 息 和 音 乐 库 的信 息 对 比 ，返 相 似 度 最 高 的前 若 干 歌 曲信 息给 用户。
理 过 程 依 次 经 过 ： 加 窗 ，分 帧 ， 自相 关 计 算 ， 中心 削 波 ， 计 算 极值 点 ，检 测 基 音 周 期 ， 最 后返 回基 频信 息 。