2012-02-12 5 views

答えて

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あなたはIEEEライブラリにアクセスしている場合:Query by Humming of MIDI and Audio Using Locality Sensitive Hashing, audio retrieval examples

から引用Query by humming of midi and audio using locality sensitive hashing

を私たちは、地域敏感 ハッシュ(LSH)に基づく方法をハミングしてクエリを提案します。この方法は、メロディーのデータベースからピッチベクトルを抽出することによってメロディーフラグメントのインデックスを構築する( )。検索では、 メソッドは自動的に歌クエリを音符に変換し、次に は索引構成と同様にピッチベクトルを抽出します。各 クエリピッチベクトルについて、本方法は、データベース内の同様のメロディックフラグメント を検索して候補メロディのリストを得る。これは、LSHを使用して効率的に実行される です。候補メロディーは、クエリ全体との距離によって にランク付けされ、ユーザーに返されます。 にオーディオ信号を検索するには、音楽 レコーディングから直接メロディデータベースを構築する自動メロディーの転写 メソッドを適用します。ここ

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楽曲DBを構築するためのMIDIをサポートするシステムをハミングすることにより、オープンソースのクエリである:https://github.com/EmilioMolina/QueryBySingingHumming

基準参照:

を[1]レイ王、シェン黄、盛胡をJiaen Liang、Bo Xu、多類似性測定融合に基づくハミングシステムによる照会の効率的かつ効率的な方法、ICALIP、2008

[2] Lei Wang、Shen Hu、Jiaen Liang、Bo Xu、Improving Thrに基づくハミング・システムによる問合せの速度と精度の探索EE方法:フィーチャーフュージョン、候補セットの削減と複数の類似性測定リスコアリング、INTERSPEECH、2008

[3] http://mirlab.org/dataSet/public/MIR-QBSH-corpus.rar

[4] http://www.esac-data.org/

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