导读:本文包含了基于内容的音频检索技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:内容,海量音频检索技术,广告监测
基于内容的音频检索技术论文文献综述
李爽,山艳[1]（2017）在《基于内容的海量音频检索技术在广告监测中的应用研究》一文中研究指出计算机技术和多媒体技术的发展都使得多媒体当中的信息数据呈现出剧烈增长的趋势。多媒体资源本就是信息资源的重要构成部分,而且会随着人们实际需求量的增加而增加。这也会使人们所面临的问题发生变化,人们不再面对内容信息较少的问题,而是怎样采用有效的方法在诸多信息中找到自己需要的信息。笔者主要分析基于内容的海量音频检索技术在广告监测中的应用。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2017年19期）
李爽,刘盈[2]（2017）在《基于内容的音频检索关键技术分析》一文中研究指出在我国社会经济发展的过程中,网络技术及多媒体技术也在不断的发展,网络信息资源不断的增加,信息检索技术也有了相应的创新及改革,人们已经不满足传统基于文本的检索,而是要求能够对音频、图像及视频等媒体进行快速检索,在此背景下就产生了基于内容的音频检索技术。基于内容的音频检索技术主要是在音频中将语义线索直接提取出来,从而能够根据语义线索实现检索,将检索的过程和媒体语义相互连接,有效提高检错工作的有效性及适应性。基于内容的音频检索技术目前被广泛应用到各个领域中,比如数字图书馆、远程教育、新闻节目检错、环境监测及广告娱乐节目的编辑和制作。基于此,本文就以广告检索为背景,研究基于内容的音频检索关键技术。(本文来源于《电子世界》期刊2017年18期）
李爽[3]（2017）在《基于内容的音频检索关键技术研究》一文中研究指出对于音频内容的检索技术被现代运用于许多的领域当中,这项技术的掌握和发展具有很大的应用价值。对于基于内容的音频检索在本文中主要是对其音频中两个分支,语音检索和音乐检索这两个方面进行研究。并且在此基础上通过基于内容的音频检索相关的技术进行相应的认识和具体内容的了解和分析,以此了解和促进音频检索关键技术的运用与发展。(本文来源于《数字通信世界》期刊2017年07期）
糜增元[4]（2016）在《基于内容的数字音频快速检索技术综述》一文中研究指出本文通过基于内容的数字音频快速检索专利技术申请文献的检索、统计和分析,依据音频检索流程分析了该技术领域的发展分支,特别针对特征提取、音频分割等技术进行阐述。(本文来源于《中国新通信》期刊2016年04期）
俞鹏飞[5]（2013）在《基于内容的音频检索系统关键技术及其实现》一文中研究指出随着互联网和多媒体的快速发展,信息急剧增加,如何在海量的信息中快速准确地检索出有效信息已成为人们的迫切需要。音频检索作为信息检索技术的一个重要分支取得了较快发展,已成为研究热点。同时,随着智能终端的急速发展,音频检索出现了新的要求。因智能终端使用的环境复杂性,查询片段往往带有较多的噪音,这就要求系统具有较高的鲁棒性。为了便于终端与服务器之间的通信,还要求特征数据短小。本文介绍了基于内容的音频检索技术的基本概念,并围绕其关键技术展开研究,主要工作和研究成果包括以下几个方面：(1)分析和研究各种音频特征,包括Mel倒谱系数(MFCC), Chroma旋律特征,多种音频指纹特征(Audio Fingerprint)等。认为音频指纹特征具有较高的鲁棒性,并改进Shazam的音频指纹特征,使之具有较高的抗噪能力,且特征数据较小。(2)分析和研究几种较为常见的音频分类算法,包括动态时间规整,高斯混合模型,隐马尔科夫模型,支持向量机。我们用这些分类器对音频特征进行分类,方便检索。由于这些分类器的时间复杂度较大,在海量音频数据下,分类器的训练需要花大量的时间,且影响分类器性能。在本文检索系统中,使用Hash算法来实现分类。(3)通过音频分类后,音频数据已完全结构化,使用较为成熟的文本检索技术来实现音频检索。我们采用倒排索引实现检索,不同于Hash索引,其支持海量音频数据的查询,且可以直接使用现有系统,如Lucene等。(4)研究音频匹配算法,将改进的编辑距离作为检索系统的精匹配部分,同时,多步优化,使其具有较快的运算速度。(本文来源于《复旦大学》期刊2013-05-12）
涂悦[6]（2012）在《基于内容的音频分类技术及其在多媒体检索中的应用》一文中研究指出数字化和互联网时代的到来，造成多媒体信息的爆炸式增长。在众多多媒体数据类型中，音频有其自身的特殊结构和丰富的语义，且不同类型的音频具有不同的事件含义。在基于内容的音频检索中，音频分类占据非常重要的地位，是音频结构化的基础，在一定程度上实现了音频流的结构化，为更高语义层次上实现音频内容结构化提供了基础。音频分类直接关系到音频信息处理和检索的深入程度和准确度。本文以音频为研究对象，进行了基于内容的连续音频流分类技术的探索性研究，并探索了音频分类在多媒体检索领域中的应用价值。本课题的主要工作内容包括：1、分析了音频的内容、音频分割和分类检索的基本原理和方法、基于内容的音频分类和检索的系统框架，着重描述了音频特征分析和提取技术，其中详细介绍了Mel倒谱系数（MFCC）并对其提取方法作详细阐述。2、提出并设计实现了基于检测熵变化趋势的音频特征跳变点检测算法，经试验证明该算法具有较好的性能，平均漏检率仅2.8%。3、采用基于统计学习理论的音频分类方法，考虑到训练数据集有限和运行效率等因素，设计实现了基于GMM模型和基于HMM模型的分类器，实验证明两种分类器都具有较好的性能：准确率分别为86.36%和86.59%，性能相当。4、设计和建立了完整的基于内容的音频流分类索引系统模块和用户查询接口。整合了音频自动分割和音频分类器算法模块，并加入分割点行修正模块，使得虚警率大幅降低了35.33%，进行了音频流系统的整体性能测试，并比对了手工分割结果和自动分割结果下的分类性能。本文创新地对长时音频流进行定位和分类，实现了基于内容的音频事件检索的首要第一步。(本文来源于《华南理工大学》期刊2012-05-01）
张凤羽[7]（2012）在《基于内容的分布式音频检索技术研究与实现》一文中研究指出随着互联网技术发展,信息处理的内容和形式越来越多样化,多媒体信息已经成为了信息处理中重要的数据来源之一。音频信息是多媒体中重要的信息形式,在人们生活中占据着十分重要的地位。从大量的音频文件中提取关注的音频片段在多媒体检索和智能监控等领域都有着广泛的应用。但是多媒体数据量十分巨大,需要高效的存储系统；而且音频检索的处理涉及了大量的数据运算,单节点处理速度很难满足要求。如今随着云计算技术的日益成熟,以Hadoop为代表的分布式计算和分布式存储等技术发展快速,由廉价PC服务器组成的计算集群和存储环境已经可以满足我们高吞吐量、高性能计算的要求。本文以音频检索技术和分布式技术的研究为基础,设计并实现了一个基于内容的分布式音频检索系统。本文工作包含了音频库创建和音频检索两部分：前者是将不同文件编码格式、不同大小的音频数据转换为统一的WAVE文件保存在分布式音频库中；后者根据支持向量机分类器有监督学习的特点,通过训练和检索两个分布式任务来完成基于内容的检索任务。本文最后将系统部署在由五台普通PC服务器组建的分布式集群,并通过在室内监控音频数据分析和不良信息检测两个应用来验证系统在检索精确度和处理速度的有效性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2012-01-13）
吴春辉,陈洪生[8]（2011）在《基于内容的音频检索技术研究》一文中研究指出音频检索是基于内容的多媒体检索技术中的一个重要的组成部分.本文首先简单介绍了基于内容的音频检索的概念,然后对其特征提取部分做了详细介绍,并通过一个简单的测试系统进行实现.(本文来源于《咸宁学院学报》期刊2011年06期）
吴春辉,陈洪生[9]（2010）在《基于内容的音频检索技术综述》一文中研究指出基于内容的音频检索是多媒体检索技术中一个重要的组成部分,而其检索技术却相对滞后。基于内容的音频检索已成为多媒体检索技术的研究热点。本文分析并总结了音频检索的概念,综述了基于内容的音频检索方法和相关技术,最后通过一个简单的系统对基于内容的音频检索方法进行了测试。(本文来源于《福建电脑》期刊2010年12期）
唐杰[10]（2010）在《基于内容的音频检索技术研究》一文中研究指出近年随着多媒体数据成指数级的增长,对于多媒体信息的检索就变得越来越迫切。音频检索技术在相当多的领域都具有极大的应用价值,例如远程教学,卫生医疗,数字图书馆,环境监测,新闻节目检索和娱乐节目的编辑和制作等。本文围绕音频检索的两个分支语音检索和音乐检索进行了探索性的研究。主要工作可以归纳为以下叁个部分。基于音节混淆网络的STD检索。利用语音识别技术将广播语音文件转换为混淆网络格式的文本,利用文本检索的相关技术,查询输入的关键词,返回对应的语音文件及其时间信息。通过实验,分析了不同剪枝策略对于系统性能的影响。MIDI音乐的哼唱检索。分析MIDI格式的音频,提取音频中的旋律信息。利用基频提取算法对哼唱查询片段进行旋律提取,并与数据库中音频的旋律进行相似度计算,按相似度高低返回查询结果。通过实验,分析了不同匹配算法对于系统性能的影响。基于声纹的样例检索。采用图形学的相关算法,对查询样例的语谱图提取特征点,利用Hash结构进行特征点匹配,返回相似音频。通过实验,分析了不同的索引结构以及特征提取算法对系统性能的影响。最后,对全文进行总结,并对基于内容的音频检索的前景进行了展望。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2010-01-27）
基于内容的音频检索技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在我国社会经济发展的过程中,网络技术及多媒体技术也在不断的发展,网络信息资源不断的增加,信息检索技术也有了相应的创新及改革,人们已经不满足传统基于文本的检索,而是要求能够对音频、图像及视频等媒体进行快速检索,在此背景下就产生了基于内容的音频检索技术。基于内容的音频检索技术主要是在音频中将语义线索直接提取出来,从而能够根据语义线索实现检索,将检索的过程和媒体语义相互连接,有效提高检错工作的有效性及适应性。基于内容的音频检索技术目前被广泛应用到各个领域中,比如数字图书馆、远程教育、新闻节目检错、环境监测及广告娱乐节目的编辑和制作。基于此,本文就以广告检索为背景,研究基于内容的音频检索关键技术。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于内容的音频检索技术论文参考文献
[1].李爽,山艳.基于内容的海量音频检索技术在广告监测中的应用研究[J].信息与电脑(理论版).2017
[2].李爽,刘盈.基于内容的音频检索关键技术分析[J].电子世界.2017
[3].李爽.基于内容的音频检索关键技术研究[J].数字通信世界.2017
[4].糜增元.基于内容的数字音频快速检索技术综述[J].中国新通信.2016
[5].俞鹏飞.基于内容的音频检索系统关键技术及其实现[D].复旦大学.2013
[6].涂悦.基于内容的音频分类技术及其在多媒体检索中的应用[D].华南理工大学.2012
[7].张凤羽.基于内容的分布式音频检索技术研究与实现[D].北京邮电大学.2012
[8].吴春辉,陈洪生.基于内容的音频检索技术研究[J].咸宁学院学报.2011
[9].吴春辉,陈洪生.基于内容的音频检索技术综述[J].福建电脑.2010
[10].唐杰.基于内容的音频检索技术研究[D].北京邮电大学.2010