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基于trigger模型的音频检索研究

  
编号:99-583416 | doc 格式 | 893.00K | 49 页
基于trigger模型的音频检索研究


2.64万字 49页 原创作品,已通过查重系统


摘 要
传统的音乐检索基本上是基于歌名、歌手、歌?#25163;?#30340;关键词等从曲库中检索出符合条件的音乐作品。在基于内容的音乐检索技术的研究中,通常考虑音乐的节奏、音色、音高、强度等物理特征作为内容进行匹配检索,由于这些特征过于专业化,很难得到用户的接受。Web2.0的发展提供了用户自由行为,用户可以通过自己对音乐的理解定义标签,不同的标签从不同角度诠释着用户对音乐的理解。标签之间就存在trigger关系,?#21019;?#21457;关系。
本文主要研究的是语义标签的trigger检索问题,将标签互相关联,利用最大熵原理?#21019;?#24314;trigger模型,利用trigger模型,?#21019;?#21457;对,有“强标签”(触发标签)和“弱标签”(被触发标签),若“强标签”(触发标签)标注了一首歌曲,则能够提高“弱标签”(被触发标签)标注这首歌曲的概率。标签标注歌曲是利用自动语义标注技术实现?#27169;?#26368;大熵原理是一种选择随机变量统计特性最符合客观情况的准则。一个标签可与多个标签相关联,那么这多个标签对于这一个标签来说就拥有了随机变量统计特性,但是符合上述条件的分布有多种,通常,其中有一种分?#26816;?#26368;大。选用此种熵最大的分布作为该随机变量的分布,是一种?#34892;?#30340;处理方法和准则,当我们利用最大熵原理构建好trigger标签以后,一首歌就能被多个标签准确的标注了,这样能够方便更加方便用户检索到自?#21512;?#35201;的歌曲。
本文着重介绍里用最大熵原理搭建trigger模型,使用trigger模型加强标签间的相互关联性,通过“强标签”改善“弱标签”的标注概率,增强标签标注歌曲的准确率,并对标签标注的准确?#24335;?#34892;了实验检测,通过实验结果证明了此方法的可行性。



【关键词】最大熵原理;trigger模型;自动语义标注;触发对;标签
  
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