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基于trigger模型的音頻檢索研究,2.64萬字 49頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)摘要傳統(tǒng)的音樂檢索基本上是基于歌名、歌手、歌詞中的關(guān)鍵詞等從曲庫中檢索出符合條件的音樂作品。在基于內(nèi)容的音樂檢索技術(shù)的研究中,通??紤]音樂的節(jié)奏、音色、音高、強(qiáng)度等物理特征作為內(nèi)容進(jìn)行匹配檢索,由于這些特征過于專業(yè)化,很難得到用戶的接受。...
編號:99-583416大小:893.00K
分類: 論文>通信/電子論文

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基于trigger模型的音頻檢索研究


2.64萬字 49頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)


摘 要
傳統(tǒng)的音樂檢索基本上是基于歌名、歌手、歌詞中的關(guān)鍵詞等從曲庫中檢索出符合條件的音樂作品。在基于內(nèi)容的音樂檢索技術(shù)的研究中,通??紤]音樂的節(jié)奏、音色、音高、強(qiáng)度等物理特征作為內(nèi)容進(jìn)行匹配檢索,由于這些特征過于專業(yè)化,很難得到用戶的接受。Web2.0的發(fā)展提供了用戶自由行為,用戶可以通過自己對音樂的理解定義標(biāo)簽,不同的標(biāo)簽從不同角度詮釋著用戶對音樂的理解。標(biāo)簽之間就存在trigger關(guān)系,即觸發(fā)關(guān)系。
本文主要研究的是語義標(biāo)簽的trigger檢索問題,將標(biāo)簽互相關(guān)聯(lián),利用最大熵原理來搭建trigger模型,利用trigger模型,即觸發(fā)對,有“強(qiáng)標(biāo)簽”(觸發(fā)標(biāo)簽)和“弱標(biāo)簽”(被觸發(fā)標(biāo)簽),若“強(qiáng)標(biāo)簽”(觸發(fā)標(biāo)簽)標(biāo)注了一首歌曲,則能夠提高“弱標(biāo)簽”(被觸發(fā)標(biāo)簽)標(biāo)注這首歌曲的概率。標(biāo)簽標(biāo)注歌曲是利用自動(dòng)語義標(biāo)注技術(shù)實(shí)現(xiàn)的,最大熵原理是一種選擇隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)特性最符合客觀情況的準(zhǔn)則。一個(gè)標(biāo)簽可與多個(gè)標(biāo)簽相關(guān)聯(lián),那么這多個(gè)標(biāo)簽對于這一個(gè)標(biāo)簽來說就擁有了隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)特性,但是符合上述條件的分布有多種,通常,其中有一種分布熵最大。選用此種熵最大的分布作為該隨機(jī)變量的分布,是一種有效的處理方法和準(zhǔn)則,當(dāng)我們利用最大熵原理構(gòu)建好trigger標(biāo)簽以后,一首歌就能被多個(gè)標(biāo)簽準(zhǔn)確的標(biāo)注了,這樣能夠方便更加方便用戶檢索到自己想要的歌曲。
本文著重介紹里用最大熵原理搭建trigger模型,使用trigger模型加強(qiáng)標(biāo)簽間的相互關(guān)聯(lián)性,通過“強(qiáng)標(biāo)簽”改善“弱標(biāo)簽”的標(biāo)注概率,增強(qiáng)標(biāo)簽標(biāo)注歌曲的準(zhǔn)確率,并對標(biāo)簽標(biāo)注的準(zhǔn)確率進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)檢測,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了此方法的可行性。



【關(guān)鍵詞】最大熵原理;trigger模型;自動(dòng)語義標(biāo)注;觸發(fā)對;標(biāo)簽