基于MATLAB的音乐检索技术开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和数字音乐的快速发展，音乐数据呈现爆炸式增长，如何从海量音乐库中快速准确地找到用户所需音乐成为亟待解决的问题。

音乐检索技术应运而生，其旨在帮助用户高效地浏览、搜索和管理音乐信息。

本选题以matlab为工具，深入研究音乐检索技术，对于满足用户日益增长的音乐需求、促进音乐产业发展具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

音乐信息检索(musicinformationretrieval,mir)是一个多学科交叉的研究领域，涉及音乐学、声学、信号处理、模式识别、数据库等多个学科。

近年来，随着数字音乐和互联网技术的快速发展，音乐信息检索技术取得了显著的进展，成为国内外学术界和工业界的研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于matlab的音乐检索技术，具体包括音频特征提取、相似度计算和检索结果排序等关键技术，并设计和实现一个基于内容的音乐检索系统。

1. 主要内容

1.音频特征提取:研究常用的音乐特征，如mfccs、lpcs等，并利用matlab提供的信号处理工具箱进行特征提取，分析不同特征对检索性能的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先对音乐检索技术进行深入的理论研究，包括音频信号处理、模式识别、机器学习等相关理论和算法；其次，利用matlab软件平台进行实验研究，设计并实现基于matlab的音乐检索系统，并对系统进行测试和评价。

具体的研究步骤如下：
1.文献调研阶段:广泛查阅国内外相关文献，了解音乐检索技术的最新研究进展、主要算法和应用现状，为本研究提供理论基础。

2.系统设计阶段:根据研究目标和需求，确定系统的功能模块、技术路线和实现方案，设计系统的总体架构和数据库结构。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.基于matlab平台实现音乐检索系统:相较于其他编程语言，matlab在信号处理和数据分析方面具有独特的优势，本研究利用matlab平台实现音乐检索系统，可提高系统开发效率和检索性能。

2.优化音频特征提取方法:针对现有音频特征提取方法的不足，本研究将探索新的特征提取方法或改进现有方法，以提高特征的区分性和鲁棒性，从而提升检索精度。

3.改进相似度计算方法:针对不同音乐特征的特点，研究更精准的相似度计算方法，例如结合多种特征的加权融合方法，以提高检索结果的准确性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.赵 航,李 岩,王 珂. 基于深度学习的哼唱检索技术综述[j]. 图书情报工作,2022,66(05):138-146.

2.刘 洋,刘 刚,李 强,等. 基于内容的音频检索技术研究综述[j]. 电子技术应用,2022,48(04):1-7.

3.王新宇,张 晨,郭春生. 基于改进mfcc和dtw的语音识别算法研究[j]. 计算机工程与应用,2022,58(06):160-166.