[发明专利]基于16位DSP平台应用的嵌入式哼唱检索方法及系统在审

专利信息
申请号: 201310308947.4 申请日: 2013-07-22
公开(公告)号: CN103440250A 公开(公告)日: 2013-12-11
发明(设计)人: 曹宏 申请(专利权)人: 北京承芯卓越科技有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G10L15/08;G10L15/02
代理公司: 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 代理人: 郑自群
地址: 100083 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 16 dsp 平台 应用 嵌入式 哼唱 检索 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及微波自动搜索音乐的领域,特别是指一种用于哼唱检索的,且能应用于16位DSP平台的检索方法及片上系统。

背景技术

目前,如何高效方便的从大量信息中检索出目标信息,对于音乐信息的检索来说成为一大挑战,随着数据存储方式和手段的不断更新和发展,数字化信息已经渗透到我们生活的各个角落,传统的检索方式需要给信息进行分类与标注,工程量浩大程度超出人们的想象,并且随着信息量的进一步增大,传统检索方式的弊端越发凸显。

哼唱检索是一种新型的,基于内容的检索方式,伴随着学者的不断探索和研究,这种基于内容的音乐检索方式具有多方面的优势,首先,随着互联网以及其他电子产品的飞速发展,音乐的存储量也不断增长,按照这种增长方式,对歌曲按照传统办法的标注和信息分类工程变得越来越大,而基于内容的哼唱检索无需进行分类和标注工作,利用相关转换软件将目标音乐文件转换成相应的模板格式便可使用,同时由于哼唱检索算法的发展,目前已经可以高效准确的检索出目标音乐信息。其次,人们经常会遇见这样一种状况,只记得音乐的旋律,却记不清楚音乐的歌词和具体名字,对于这样一种检索需求,显然传统的检索方式已经显露出了功能上的弊端,甚至完全不能实现预期检索目标,这时候基于内容检索方式的优势便显露无疑,检索者只需要哼唱出记得的相应旋律便可从大量的音乐文件中寻找出相应的检索音乐信息。而这样的检索方式对于智能化市场应用前景也是一片光明,例如MP3、移动电话、卡拉OK、智能玩具等系统引入嵌入式哼唱检索技术会有很好的市场需求空间。

由于哼唱检索的特殊优势和发展空间,国内外研究学者对于这一领域的研究不断开展和加深,新的算法和应用平台不断的引入到该领域,总之,作为基于内容的检索方式,哼唱检索具有重要的理论研究价值和广泛的工程应用背景,然而,市场化产品这一领域仍然存在这巨大的发展空间,目前在市场上实际应用的产品都是基于PC的大型系统,例如中国移动、中国电信所提供的彩铃检索服务,受已有算法复杂度和检索精确度的影响,现有基于PC机的哼唱检索匹配算法无法直接应用于已有的绝大多数嵌入式系统。

发明内容

本发明提出一种可以高效精确检索,并且适用于底端嵌入式平台的基于16位DSP平台应用的嵌入式哼唱检索片上系统。

本发明的技术方案是这样实现的:

基于16位DSP平台应用的嵌入式哼唱检索方法,包括:

采集用户的哼唱旋律,并将哼唱旋律按照PCM格式存储;

根据短时自相关算法对哼唱旋律进行基音提取,获得PV信息;

对PV信息进行音符切分和后处理后转换为NOTE格式信息,剔除虚假基音信息,获得待检索旋律;

将MIDI音乐库信息转换为NOTE格式信息,获得标准MIDI音乐模板库;

将待检索旋律与标准MIDI音乐模板库通过NLS算法和NRA算法进行旋律匹配,获得匹配分数;其中NLS算法是将基于帧的传统LS算法修改为基于NOTE信息;NRA算法将基于帧的传统RA算法修改为基于NOTE信息;

根据匹配分数高低排序,输出匹配结果。

另本发明提供的基于16位DSP平台应用的嵌入式哼唱检索片上系统,包括:

采集模块,用于采集用户的哼唱旋律,并将哼唱旋律按照PCM格式存储;

基音提取模块,用于根据短时自相关算法对哼唱旋律进行基音提取,获取PV信息;

音符切分模块,用于对PV信息进行音符切分,将时间顺序上相邻的基音信息进行合并/拆分处理;

后处理模块,用于对PV信息进行基频路径代价计算,Boersma计算处理后获得输入旋律的PV信息;

算法匹配模块,用于将PV信息,MIDI音乐库信息转换为NOTE格式信息;并根据NLS算法模块和NRA算法模块对转换后的PV信息与MIDI音乐库信息中的MIDI音乐模板进行匹配,或者匹配分数;

匹配结果输出端,用于根据匹配分数输出排序以及求取最大匹配距离值所对应MIDI音乐模板序号。

本发明提供的基于16位DSP平台应用的嵌入式哼唱检索方法及片上系统,基音提取得到PV信息后,将PV信息转换成音符信息,并对音符信息进行切分,剔除掉虚假的音符信息,得到稳健的音符信息;由于音符信息能够更好的描述歌曲旋律的特点,相比于基于帧的基音信息,采用音符匹配方式能够有效的提高匹配计算的精确度;另外采用NLS与NRA算法替代传统的基于帧的匹配方法,匹配计算的精确度有了极大提高。

附图说明

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