基于音频搜索源音频搜索引擎研究
基于信息融合的多媒体内容搜索
基于信息融合的多媒体内容搜索摘要：有效地按照基于信息融合的多媒体数据的特性搜索多媒体信息成为亟待解决的问题。
对当前多媒体内容搜索进行了深入的研究，并试图从多媒体内容分析及融合的角度加以解决。
关键词：信息融合；多媒体；搜索1 基于信息融合的多媒体内容搜索的概念由于基于文本的多媒体搜索所具有的局限性，人们开始研究基于内容的多媒体信息搜索(Multimedia Information Search)方法。
基于内容的多媒体信息搜索是指对多媒体从低层到高层进行处理、分析和理解，从而获取其内容并根据内容进行搜索。
与基于文本的多媒体搜索相比，基于内容的搜索能够直接对多媒体内容进行分析，因此大部分的特征提取工作可由计算机自动完成，从而大大节省了人力。
同时，由于许多低层特征直接来源于数据本身，因此它所反映的语义信息也就更客观更准确。
基于内容的多媒体信息搜索是新一代多媒体技术的核心课题，也是以后建立数字图书馆、智能信息查询系统、人机交互系统的关键技术，它在医学诊断、商品搜索、视频监督、个人图像/视频管理等领域有着广泛的应用。
多媒体内容分析和信息融合是基于内容的多媒体搜索的两个核心问题。
多媒体内容分析是指如何有效地描述和比较图像/视频中蕴含的丰富内容，比如颜色、纹理、形状、时间信息、人物、事件等。
多媒体内容分析是一个较为广泛的概念，它不仅包含了多媒体内容的特征提取问题，还涵盖了多媒体内容的相似性比较问题。
可以说，内容分析是基于内容的多媒体搜索的重中之重，它直接影响着搜索的质量。
由于计算机视觉领域发展的滞后，多媒体内容分析的发展已经到了一个瓶颈，在现有理论及技术的基础上很难有质的飞跃。
即便如此，我们仍然可以通过信息融合技术来融合现有的内容分析成果以提高多媒体搜索的质量。
信息融合是指依照一定的准则对来自不同信息源的信息进行综合分析以获得更高质量的信息。
信息融合的概念最早来源于多传感器融合领域，不同的信息源是指来自不同传感器的信息。
因特网上信息检索(检索与原理)
搜索 蜘蛛程序自动 用关键字 引擎 搜索后产生索 或关键字 引数据库 表达式检 索
网页
较短
较大
量大
元搜 本身一般不带 用关键字 数据库 索引 或关键字 擎 表达式检 索
网页
较短 较大 量大 命中率可 （视被引 （视被引 （视被引 能稍高 用的搜索 用的搜索 用的搜索 引擎） 引擎） 引擎）
搜索引擎的发展趋势
适合查找综合性、概括性的主题概念，或对检索准 确度要求较高的课题。 专题指南的局限性在于其信息更新速度慢，跟不上 网络信息的发展。
数据库的规模相对较小，收录的网页数量和深度都 相对不足，用户很难检索到较专深的信息，比较容 易遗漏交叉相关信息 。
全文搜索引擎（一）
使用自动索引软件来发现、收集并标引网页， 建立数据库。它的Spider自动在因特网上漫游， 不断搜集各类新网址及网页，形成数以千万乃 至亿万条记录的数据库；它以Web形式提供给 用户一个检索界面，供用户输入检索关键词、 词组或短语等检索项，以其特定的检索算法代
如：雅虎、/ 新浪、 /
搜狐、 /
网易、 /
目录索引类搜索引擎二
目录索引类搜索引擎特点
比较适合用户进行笼统或较笼统的主题浏览和检索。
查准率较高，查全率较低。
C.爬虫 D.CuteFTP
4.下列不属于元搜索引擎特点的是（ B.可同时搜索多个数据库 C.一般支持AND、OR、NOT等操作 D.一般只使用简单、直接的搜索策略
）。
A.搜索时，用户必须多次提交搜索请求
判断题
1.常用的两种搜索引擎是目录类搜索引擎和元搜索引擎。 ( ) 2.为了适应不同搜索群体的需要，许多搜索引擎一般都提 供多语种检索功能。( )
各个网站上，把网页抓下来， 并顺着上面的链接，持续不断 地抓取网页。如“网络机器 人”、“爬虫”、“蜘蛛”。
音乐播放器的设计与实现毕业论文
毕业设计说明书学生姓名学号学院计算机科学与技术学院专业计算机科学与技术（软件工程)题目音乐播放器的设计与实现指导教师（姓名）（专业技术职称/学位）年月摘要:随着生活水平的提高，娱乐已成为非常主流的话题，人们不仅需要通过音乐陶冶情操，而且越来越多的人倾向于使用音乐、视频等娱乐和放松自己，这大大促进了媒体软件的发展.本文旨在介绍研究常用数字音频编码和解码的相关知识，并结合VS2008编写多功能音乐播放器,了解音乐播放器功能的实现，掌握开发音乐播放器所需的相关知识，采用了面向对象软件工程方法，其开发主要包括应用程序界面设计和后台代码运行两个方面,实现了多功能音乐播放器在计算机上的应用，可以在很大程度上满足用户的需求.该系统主要具备:音乐播放控制、音乐文件控制、音量控制、下载控制、歌词控制、进度控制、音乐剪辑等功能模块.关键字:音乐播放器，音频编码格式，TechSmith Screen Capture Codec，FFmpeg，C#，Visual Studio 2008Abstract：With the improvement of standards of living，entertainment has become very mainstream topics，it is required not only by music，edifying, and as more and more people tend to use music，video and other entertainment and relax，which greatly promoted the development of media software。
This article aims to introduce the research knowledge of common digital audio encoding and decoding, and in conjunction with VS2008 prepared multifunctional music player，understand the functions of the music player to acquire related knowledge needed to develop music player，object—oriented software engineering methods are used, their development includes the application interface design and code to run in the background tracks to realize multifunctional music player application on your computer, you can to a large extent，meet the needs of users. The system mainly includes：a music player，music file control, volume control，control, control, schedule control of lyrics，music editing function module.Keywords：music player，audio coding format, techsmith screen capture codec，c＃，visual studio 2008目录1前言................................................................................................................. - 4 -1.1选题的背景及意义...................................................................................... - 4 -1.2网络流行音乐播放器简介.......................................................................... - 4 -2系统相关技术及开发平台介绍...................................................................... - 5 -2.1开发应用技术介绍...................................................................................... - 5 -2。
搜索引擎商业模式的综合评价研究
关键 词 ：搜 索 引擎 ；商业模 式 ；综 合评 价
中 图分 类号 ：Ｆ ２ ． ２４ ９ 文献 标 识码 ：Ｂ
一
在搜索技术竞争 日益 同质化 的今天 ，商业模式则
成 为关 系到搜 索 引 擎 运 营 企 业 兴 衰 成 败 的 重 要 因素 。
、
搜 索 引擎 商 业 模式 评 价指 标 体 系
・
２ ・ ２
商 业 研 究
２０／３ ０ ９ ０
２ ．核心技术。搜索 引擎企业 向客户提供 的价值
依 赖于其 能 力 ，其他 竞 争者 是否 能够 复 制这 种 价 值决 定 于他们 模 仿或 取代 这些 能 力 的难 易程 度 ，包 括 搜 索 结 果 的准确 性 、响应 速 度 、更新 频率 等 。
及 品牌 建设 等 。
３ ．整体协调。商业模式各部分之 间的协调 与否 会影响到搜索引擎企业的整体绩效。企业要想获得领 先 地位 ，就 必须 拥有 一 种或 几种 独特 的商业 模 式 作 为 支撑，但其他方面也不可荒废，这就是整体协调性。
４ ．后 续 发展 。成 功 的商 业 模 式 需 具 备 良好 的后 续 发展 潜力 ，以保持 持 久 的竞争 优 势 。具体 包 括 各项 产 品和 服务 的续 费状 况 、后 期规 划等 。
握
，而对客户价值的考察 ，既需要考察客户所
获得的价值，也要考察客户所付出的成本。本文将客 户价值要素分为ｊ个子要素。 ＝
１ 价值 取 向 。搜 索 引 擎 服 务 商 向 客 户 提供 价值 ． 时 的侧 重点 和 方 向 ，提供差异化 的产 品和服务 以及各种 增值服 务 ，如地 图搜索 、音频搜索 以及流媒体搜索等 。 ２ 品牌 声誉 。公 司 的 品牌 声 誉 可 以 让 客户 感 受 ． 到 其产 品 或服 务 的优势 所在 ，包 括 知名 度 、品牌 价值
09-电子教材_搜索引擎
1.5 搜索引擎1.5.1 搜索引擎概述1．搜索引擎概念搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。
它包括信息搜索、信息整理和用户查询三部分组成。
搜索引擎之所以能在短短几年时间内获得如此迅猛的发展，最重要的原因是搜索引擎为人们提供了一个前所未有的查找信息资料的便利方法。
搜索引擎最重要也最基本的功能就是搜索信息的及时性、有效性和针对性。
2．搜索引擎分类搜索引擎可以分成以下几类。
（1）全文搜索引擎全文搜索引擎是目前应用最广泛的搜索引擎，典型代表有Google搜索、百度搜索。
它们从互联网提取各个网站的信息，建立起数据库，并能检索与用户查询条件相匹配的记录，按一定的排列顺序返回结果。
根据搜索结果来源的不同，全文搜索引擎可分为两类，一类拥有自己的检索程序，能自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，上面提到的Google和百度就属于此类；另一类则是租用其他搜索引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos搜索引擎。
（2）目录式搜索引擎目录索引的典型代表主要有Yahoo！、新浪分类目录搜索。
它是以人工方式或半自动方式搜集信息，由搜索引擎的编辑员查看信息之后，依据一定的标准对网络资源进行选择、评价，人工形成信息摘要，并将信息置于事先确定的分类框架中而形成的主题目录。
目录索引虽然有搜索功能，但严格意义上不能称为真正的搜索引擎，只是按目录分类的网站链接列表而已。
用户完全可以按照分类目录找到所需要的信息，不依靠关键词进行查询。
（3）元搜索引擎元搜索引擎接受用户查询请求后，通过一个统一的界面，同时在多个搜索引擎上搜索，并将结果返回给用户。
著名的元搜索引擎有InfoSpace、Dogpile、Vivisimo等，中文元搜索引擎中具代表性的是搜星搜索引擎。
在搜索结果排列方面，有的直接按来源排列搜索结果，如Dogpile；有的则按自定的规则将结果重新排列组合，如Vivisimo。
文章doi检索
文章doi检索
DOI（数字对象标识符）是用于标识数字媒体对象（例如文章、书籍章节、图片、音频、视频等）的唯一标识符。
通过DOI，可以快速准确地找到特定的数字媒体对象。
对于文章的DOI检索，通常可以通过以下几种方式进行：
1. 通过搜索引擎检索：在搜索引擎中输入文章的标题或关键词，找到与文章相关的网页或网站，然后在这些网页或网站上查找文章的DOI。
2. 通过学术数据库检索：许多学术数据库都提供文章的DOI检索功能，例
如Google Scholar、PubMed、IEEE Xplore等。
在这些数据库中输入文
章的标题、作者、关键词等，即可找到文章的DOI。
3. 通过图书馆检索：许多图书馆都提供文章的DOI检索服务，例如中国国
家图书馆、中国科学院图书馆等。
在这些图书馆的网站上输入文章的标题或关键词，即可找到文章的DOI。
4. 通过学术出版机构检索：许多学术出版机构都提供文章的DOI检索服务，例如美国科学信息研究所（ISI）、英国皇家化学学会（RSC）等。
在这些出版机构的网站上输入文章的标题或关键词，即可找到文章的DOI。
需要注意的是，不同数据库或网站提供的DOI检索方式可能略有不同，需要根据具体情况进行操作。
同时，DOI是文章的唯一标识符，但并不是所有文章都有DOI，因此在进行DOI检索时需要注意文章的来源和权威性。
AI智能搜索引擎
AI智能搜索引擎随着信息技术的飞速发展，人们的信息获取需求也越来越迫切。
以前，我们可能需要花费大量时间和精力在图书馆、书店等地寻找所需的信息。
然而，现在有了AI智能搜索引擎，我们可以在短短几秒钟内获得关于几乎任何话题的大量信息。
本文将介绍AI智能搜索引擎的作用、工作原理以及发展前景。
一、AI智能搜索引擎的作用AI智能搜索引擎以其高效、准确的搜索结果，为人们提供了极大的便利。
不管是求职者寻找相关职位信息，学生们查找学术论文，还是企业家需要市场调研资料，都可以通过这些搜索引擎快速找到所需的信息。
同时，智能搜索引擎融合了机器学习和自然语言处理等技术，还能根据用户的搜索历史和兴趣偏好，为用户提供个性化的搜索结果，提高信息获取的效率和准确性。
二、AI智能搜索引擎的工作原理1.信息爬取与索引AI智能搜索引擎首先会通过网络爬虫程序，抓取互联网上的信息。
这些爬虫会按照一定的规则访问网页并提取有用的信息，然后将这些信息进行处理和整理，建立索引。
索引是智能搜索引擎的核心部分，它类似于一本巨大的目录，记录了收集到的信息和相关的关键词。
2.检索与排名当用户输入关键词进行搜索时，智能搜索引擎会根据建立的索引，检索与关键词相关的信息。
这个过程涉及到大量的计算和算法，它会根据关键词的相关性、信息的权威性和用户的搜索历史等因素，为用户提供最符合需求的搜索结果。
而这些算法又是不断迭代和完善的，以提供更加准确和个性化的检索服务。
三、AI智能搜索引擎的发展前景随着人工智能技术的发展，AI智能搜索引擎将会越来越智能化和贴合用户需求。
以下是该领域未来的几个发展趋势：1.语义理解能力的提升当前的搜索引擎主要依赖关键词匹配，但由于同一个关键词可能有不同的语义，搜索结果的准确性还有待提高。
未来，AI智能搜索引擎将加强对用户查询意图的理解，借助自然语言处理和深度学习等技术，更精准地呈现搜索结果。
2.图像和音频搜索的发展随着图像和音频数据的爆发式增长，人们对于图像和音频搜索的需求越来越迫切。
义务教育版(2024)三年级全一册信息科技 第9课 在线搜索资源 教案
【学习活动1】一、使用搜索引擎搜索
小智在上网浏览中华优秀传统文化知识时，希望更快速、更精准地获取信息，于是他登录搜索引擎网站，在搜索框中输入关键词“中华优秀传统文化”后敲回车键，搜索出很多相关资源。
1. 说一说：你搜索到了哪些与中华优秀传统文化相关的资源？对比上节课通过访问网站浏览资源的方式，这两种获取资源的方式有何不同？【议一议】
如何选择符合自己需求的资源？
【学习活动2】二、尝试更精准的搜索
小夏想了解中国戏曲有哪些种类，他在搜索引擎中输入下面的关键词。
尝试用这些关键词进行搜索，把不同关键词和对应的搜索情况连起来。
2. 小夏还想搜索跟中国戏曲种类相关的图片资源，他应该怎么做？
【学习活动3】三、利用专门网站搜索
爸爸妈妈准备周末带小慧参观博物馆。
小慧想了解周末的天气情况，以及从自己家到博物馆的出行路线。
1. 登录天气网站，在搜索框中输入所在的城市，查看周末的天气情况。
2. 登录地图网站，查找从自己家到博物馆的出行路线。
【学习活动4】四、了解信息真伪
1. 通过网络获取的信息都是真实、可靠的吗？
2. 怎样鉴别网络信息的真伪？。
图片音乐大搜索小学三年级下册信息技术PPT课件
文本资源的获取
直接“复制”“粘贴”网页上的文本
不能“复制网页的文本，选择浏览器“文 件”菜单下 “另存为”命令，另存为 “文本文件（*·txt）”，或者“查看”菜 单下的“查看源代码”使用“下载器” “冰点下载器” 下载
图片资源的获取
在搜索引擎中输入自己需要图片的关键字
直接在搜索到的图片上右击，选择“图片 另存为”就可进行图片的下载
3、情感态度价值观 培养学生利用互联网收集并筛选信息的意识和习惯,积极探索、大胆实践、 实事求是的科学态度和同学间相互协作的精神。
现在开始.
网络搜索
关键词
搜索是不是光有关键词就 够了？
我们为了更加准确、高效的搜索到自己 需要的资源、通常需要加入“逻辑词语”
网络资源的搜索：逻辑搜索
and
注意在搜索引擎中搜索到的图片，一般会 出现列表页面， 不要在这个页面进行“图 片另存为”操作，这样下载的图片是缩略 图，图片小，不清晰。需要点击缩略图， 进到 图片源文件后进行操作。
音频资源的获取
网页直接下载：在搜索引擎中输入自己需要的音乐名 称，找到音乐后，先试听，确认是自己所需的音乐后， 找到下载链接进行下载
网络资源的搜索与获取
பைடு நூலகம்
教学目标
1、知识与技能 (1)培养学生查找网络资源解决问题及探究解决问题最佳途径的意识;让学 生学会利用搜索引擎快速查找信息的方法。
(2)让学生学会保存网页上各种信息的方法。 2、过程与方法 (1)采取学生竞赛的方式,让学生通过上网查找资料、保存资料,同学之间的 交流与讨论等学习活动,学会信息的搜索、保存的方法; (2)通过让学生开展自主合作学习,把信息技术应用于日常学习和生活中。 培养学生正确地评价、处理、运用信息的能力。
元搜索基础知识
元搜索元搜索引擎又称多搜索引擎，通过一个统一的用户界面帮助用户在多个搜索引擎中选择和利用合适的（甚至是同时利用若干个）搜索引擎来实现检索操作，是对分布于网络的多种检索工具的全局控制机制。
（搜索引擎分类：全文搜索引擎、目录索引、元搜索引擎）元搜索引擎的另外一个定义：元搜索引擎（Metasearch Engine），是一种调用其它独立搜索引擎的引擎,亦称“搜索引擎之母（The mother of searce engines)”。
在这里，“元”（Meta）为“总的”、“超越”之意，元搜索引擎就是对多个独立搜索引擎的整合、调用、控制和优化利用。
相对元搜索引擎，可被利用的独立搜索引擎称为“源搜索引擎”（source Engine），或“搜索资源”（searcing resources），整合、调用、控制和优化利用源搜索引擎的技术，称为“元搜索技术”（Meta-searching technique），元搜索技术是元搜索引擎的核心。
世界上最早的元搜索是metacrawler，它是infospaceinc.的一部分,初始网上运行时间为 1995年,是由华盛顿大学的学生erik和教授oren etzin共同开发研制的。
它是万维网搜索引擎metacrawler 的姐妹引擎,是一个并行式的元搜索引擎。
具有同时调用Google、Yahoo、Ask Jeeves About、LookSmart、TeomaOverture、FindWhat 等搜索引擎的功能,然后按相关度给出精确,详细的结果。
它可以对网页、图像、音频、多媒体、新闻、购物等进行选择检索，还提供了如下高级检索功能：提高你检索的品质（Qualify Your Search）：你可以创建一个特定的检索，查询一个精确的字段，或者排除包含特定词的页面。
使用布尔逻辑符检索（Use Boolean Terms）：在关键词中使用and，or和not布尔逻辑检索符，使得检索结果更精确。
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基于音频搜索源的音频搜索引擎研究
摘要：本文主要阐述使用音频作为搜索源的音频搜索的主要过程以及技术要点，包括音频特征码的提取，音频特征在数据库中的储存形式，特征匹配方法。
关键词：搜索；音频；数据库
中图分类号：tp391.3文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2013) 06-0000-02
1想法的提出
目前国内外主流音频搜索引擎均是以文本为特征进行检索，由于用使用文本来反映音频信息带有很强的主观性，有时很难直观的找到自己想要的音频。
结合现状，通过音频查找音频的研究变得很有必要。
2音频特征的提取
音频特征的提取可以分为，按频率分段分析，按时间片段分析。
2.1按照频率分段
图1
如图1，对声音频率的某一值进行取样，统计该频率及以上频率在该段音频中所占时长，统计得到t1，t2。
将t3 = t1 + t2 和该频率值作为一组特征值。
同理，对该音频进行多频率采样，获得该音频的频率分段特征组。
2.2 按时间片段分析
图2
如图2，将低频率去除后，记录下非低频率的时间出现间隔。
将记录下的时间间隔与低频线所在频率进行绑定，作为一个时间片段特征值。
其中低频部分的选定，使用积分计算，保持低频线下所包围部分所占面积为该图形包围面积的25%，得到低频分割频率。
2.3特征结构的排列
图3
如图3，依据频率分段和时间分段两种方法的特点，在保存特征的时候应将两种特征键分开保存，其中时间片段分析所得特征组更小，比对难度较低。
可将其作为之后搜索的第一层特征码，而频率分段所得到的特征码则作为第二层检索的比对标准。
3音频特征在数据库中的储存形式
第二部分的音频特征提取都是针对于单位时间音频而言的，在实际使用中，我们经常都会遇到用音频片段搜索整个音频的情况，所以这部分功能需要在数据库中的储存形式来解决。
（这部分数据库处理部分建立在现有搜索引擎基础上，即可以从网上抓去到相应的音频资源）。
为实现以上功能，我们需要将音频进行定长度分析，即一秒为单位，向后分段收集音频特征。
图4
如图4，利用滑动检测模块以一秒为单位向音频素材后方移动，并将所获得的音频特征分组存入数据库中。
数据库中将分别设置频率分段特征信息检索表和时间片段特征信息检索表。
由于频率分段
特征码储存所需结构比较复杂，需要在数据片段中穿插大量标记并建立索引表已提高检索速度。
4特征匹配方法
4.1 时间片段特征码比对
由于时间片段特征码相对于频率特征码更加简单，易于比对，所以在进行频率特征码比对前首先进行时间片段特征码比对。
具体操作为将音频分为若干频率片段，统计想要片段所分割所得时间。
即[ tx ... t1 ... tx ... t2... tx ... ]的结构形式，其中t1,t2等即为满足高于或低于某一频率的时间长度。
将给结构从数据库中读出后，与现有源音频的提取的结构进行比对。
直接比对有效时间序列，即[ t1, t2, t3, ... ]序列。
获得其匹配率，若达到80%则视为时间片段特征码匹配音频，送入下一匹配阶段。
若低于80%则舍弃该音频，视为不相似。
4.2 频率分段特征码比对
若该音频能通过第一步的时间片段特征码比对，则可以进入该阶段比对。
该阶段的比对过程与提取过程有一定相似之处，均是需要通过滑动检测模块来实现。
通过滑动模块，将每一秒的统计数据与源音频的数据进行比较，获得每一部分的比较结果。
这部分比较，将音频统计数据转换为相应数值后，可仿效字符串比较算法进行算法效率提升。
最后将比对数据匹配率百分比与音频源时长进行加权平均，获得最后的匹配结果。
通过4.1，4.2 两步后即可获得音频匹配判断。
若4.2通过则可认为源音频与数据库中相应音频属于相似音频，返回搜索结果供用户参考。
5展望音频搜索的未来
随着大数据时代的到来，更准确更直观的搜索方式会得到更多的重视，传统的仅通过文本来作为搜索源的搜索方式或许会渐渐被一些更直观的搜索方式代替。
基于音频为搜索源的搜索引擎就是这其中的一种。
在未来音频搜索引擎必将迎来高速而广泛的发展。
参考文献：
[1]ricardo baeza-yates and g.h.gonnet. faststring matching with rmation and computation, 1992.
[2]stephen handel.listening:an introduction to the
per-ception of auditory events. the mit press,1989.
[3]ricardo a. baesa-yates and chris h. perleberg. fastand practical approximate string matching. combinatorial pattern matching, third annual symposium, pages:185–192,1992. [4]michael jerome hawley. structure out of sound. phd thesis,mit, september1993.
[5] wolfgang hess.pitch determination of speech signals.springer-verlag, berlin heidelberg,1983.
[作者简介]詹祯浩(1991-)，男，汉族，四川省泸州市人，大连民族学院计算机科学与工程学院应届生，研究方向：计算机音频处
理技术，计算机图像处理。