用改進人工蜂群算法優(yōu)化基于內(nèi)容的哼唱音樂檢索系統(tǒng).pdf

1、隨著計算機網(wǎng)絡和多媒體技術的迅速發(fā)展和日益普及，人們對多媒體信息的需求也越來大。作為多媒體信息重要成員之一的數(shù)字化音樂，也越來越頻繁地影響著人們的日常生活。音樂檢索逐漸地成為一個新興的熱門研究方向。如何方便、自然而又快速、準確地查找到所需的音樂漸漸成為下一代搜索引擎關注的技術熱點之一。一種基于內(nèi)容的哼唱音樂檢索方法能幫助用戶通過哼唱音樂的旋律片段來查找所需的樂曲。這種新型的音樂檢索方式，對手機網(wǎng)絡和互聯(lián)網(wǎng)等有著巨大的現(xiàn)實意義。
　

2、　基于內(nèi)容的音樂檢索主要涉及音樂旋律特征提取問題、音樂旋律匹配問題以及音樂數(shù)據(jù)庫構造問題等多個方面。本論文在目前已有研究成果的基礎上，采用音樂旋律輪廓作為音樂的特征，搭建了一個哼唱檢索系統(tǒng)，并引入了優(yōu)化方法技術來優(yōu)化一些關鍵的參數(shù)，以提高檢索結果的準確度（accuracy）。其主要工作和研究貢獻有：
　　1.改進人工蜂群算法：在現(xiàn)有人工蜂群算法的基礎上，把種群分割成幾個獨立的子種群，引入并行結構分別執(zhí)行各個子分支，然后通過兩種不同

3、的策略使各個分支之間互相通信，并用三個著名的基準方程對改進后的人工蜂群算法進行測試，把測試的結果跟原算法進行比較。實驗證明，這種改進后的人工分群算法在比原算法有更好的性能。在第一種改進方式中，改進后的算法比原算法在精度上提高了約53％，在查找近鄰最優(yōu)解的收斂速度上也比原算法快了約9%。在第二種改進方式中，改進后的算法比原算法在精度上提高了約73%，在查找近鄰最優(yōu)解的收斂速度上也比原算法快了約4%。
　　2.音樂檢索系統(tǒng)：介紹了基于