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韩纪庆 等 著

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• 音频检索
• 信息检索
• 语音识别
• 音频处理
• 机器学习
• 信号处理
• 模式识别
• 数据挖掘
• 多媒体
• 人工智能

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030303721

版次：1

商品编码：10604950

包装：平装

出版时间：2011-03-09

页数：256

内容简介

《音频信息检索理论与技术》系统地介绍语音检索研究的相关理论、技术与方法，以及该学科领域取得的新进展。内容将涉及基于语音内容的信息检索、基于说话人特征的信息检索、基于音频及音乐特征的信息检索等范畴。《音频信息检索理论与技术》将从语音检索的理论框架、适合检索要求的语音特征表示、高效索引的构建、高速搜索算法、典型的实用技术，以及典型应用实例等方面系统地介绍语音检索相关的理论与技术。

目录

前言
第一部分 音频信息检索的发展与理论基础
第1章 绪论
1.1 信息检索技术的分类及进展
1.1.1 概述
1.1.2 文本信息检索
1.1.3 多媒体信息检索
1.2 音频信息检索技术的发展
1.2.1 语音文档检索
1.2.2 说话人检索
1.2.3 音乐检索
1.3 音频信息检索的应用
1.4 本书的构成
参考文献
第2章 音频信息检索的基础
2.1 人类对音频信息的认知机理
2.1.1 听觉的生理基础
2.1.2 听觉的感知机制
2.1.3 听觉特性
2.2 音频信号的数字处理及特征表示
2.2.1 信号的统计特征
2.2.2 感知特征
2.3 音频信息检索框架及模型
2.4 音频信息检索的评价
参考文献
第二部分 表示级的音频检索
第3章 基于直接匹配的音频样例检索方法
3.1 基于分段的实时检索方法
3.1.1 片段划分
3.1.2 基于检索窗的检索控制
3.1.3 基于分段的检索方法
3.1.4 快速分段检索方法
3.2 MPEG-1压缩域模糊分类的检索方法
3.2.1 MPEG音频编码简介
3.2.2 MPEG-1压缩域特征选择和提取
3.2.3基于MPEG-1压缩域模糊分类的检索方法
参考文献
第4章 基于索引的音频样例检索方法
4.1 局部敏感哈希索引方法
4.1.1 局部敏感哈希
4.1.2 ρ-稳定分布局部敏感哈希
4.1.3 ρ-稳定分布局部敏感哈希音频索引方法
4.2 基于局部敏感哈希倒排索引的检索方法
4.2.1 基于局部敏感哈希的倒排索引构造
4.2.2 基于局部敏感哈希倒排索引的搜索
4.3 基于树与链表混合索引的检索方法
4.3.1 模糊直方图模型
4.3.2 树与链表混合索引构造
4.3.3 基于树与链表混合索引的搜索
4.3.4 时间复杂度分析
参考文献
第5章 基于GPU通用计算的快速音频样例检索方法
5.1 通用图形处理器与统一计算设备框架
5.1.1 通用图形处理器
5.1.2 统一计算设备框架
5.2 检索算法GPU加速的可行性分析
5.2.1 检索算法可移植性分析
5.2.2 检索算法计算特点分析
5.3 检索算法GPU加速的实现
5.3.1 以线程为粒度的算法实现
5.3.2 以线程块为粒度的算法实现
5.3.3 加速效果比较
参考文献
第三部分 语义级语音文档检索
第6章 语音文档检索的预处理技术
6.1 语音文档检索系统的组成
6.2 检索系统中的预处理技术
6.2.1 连续语音识别
6.2.2 关键词检出
6.3 语音文档检索的评价指标
参考文献
第7章 语音文档检索的索引和搜索技术
7.1 基于关键词检出的检索方法
7.2 基于语音识别器最优候选的检索方法
7.2.1 基于大词表连续语音识别器最优候选的检索方法
7.2.2 基于子词识别器最优候选的检索方法
7.3 基于音节网格搜索的检索方法
7.3.1 音节网格的若干定义及性质
7.3.2 基于音节网格搜索的检索方法
7.3.3 索引去冗余方法
7.3.4 检索性能分析
7.4 基于音节倒排索引的检索方法
7.4.1 倒排索引结构
7.4.2 采用时间匹配机制的检索方法
7.4.3 采用位置匹配机制的检索方法
7.4.4 检索性能分析
7.5 基于后验概率邻接音节矩阵的检索方法
7.5.1 语音文档的表示
7.5.2 网格的邻接音节后验概率矩阵
7.5.3 语音文档的邻接音节后验概率矩阵
7.5.4 检索方法描述
7.5.5 基于韵律加权的索引修正
7.5.6 检索性能分析
参考文献
第8章 语音文档检索中的容错技术
8.1 基于模糊匹配策略的容错方法
8.2 基于融合策略的容错方法
8.2.1 索引层面的融合
8.2.2 分数层面的融合
8.3 基于扩充网格的容错方法
8.3.1 算法的基本思想
8.3.2 基于局部路径的简化计算
8.3.3 基于扩充网格的检索精度提高方法
8.3.4 检索性能分析
8.4 基于词片语言模型的容错方法
8.4.1 词片
8.4.2 基于互信息的词片选择算法
8.4.3 基于词片的语言模型
8.4.4 采用词片识别器的检索方法
参考文献
第四部分 语义级的说话人检索
第9章 说话人检索
9.1 说话人分割
9.2 检索中的说话人识别技术
9.2.1 基于GMM的识别方法
9.2.2 基于GMM-UBM的识别方法
9.3 直接利用说话人识别实现的检索技术
9.3.1 极低错误接受率的实现
9.3.2 训练语料不充分问题的解决
9.4 间接利用说话人识别实现的检索技术
9.4.1 锚模型索引方法
9.4.2 GMM模型索引方法
参考文献
第五部分 语义级的音乐检索
第10章 音乐自动标注
10.1 音乐声学基础
10.1.1 乐音的感知
10.1.2 音程、音律、音名与音高标准
10.1.3 音乐的要素
10.2 音乐自动标注方法及存在的问题
10.3 基于谐波结构信息的音乐标注
10.3.1 基于BP神经网络的起始点检测
10.3.2 基于谐波结构信息的多基频估计方法
10.4 基于半音域频率系数的歌曲旋律提取
10.4.1 半音域频率系数
10.4.2 基于viterbi方法的旋律提取
参考文献
第11章 音乐检索
11.1 哼唱检索
11.1.1 基于规则的哼唱旋律提取
11.1.2 乐曲库的索引方法
11.1.3 旋律匹配
11.2 拍打检索
11.2.1 特征提取
11.2.2 基于DTW的匹配计算
11.3 基于色度图的复调音乐检索
11.3.1 色度
11.3.2 色度图
11.3.3 离散色度图和色度特征
11.3.4 基于色度的相关计算与检索
参考文献

前言/序言

《人工智能赋能下的音乐内容智能分析与创作》 内容简介： 当数字洪流席卷，音乐早已不再是单纯的旋律与歌词的组合，它化身为海量的数据，蕴含着情感、文化、历史乃至人类潜意识的密码。传统的音乐分析方法，往往受限于人工经验和有限的计算能力，难以深入挖掘这片数字宝藏的真正价值。然而，随着人工智能技术的飞速发展，我们正站在一个全新的时代入口：机器不仅能“听”懂音乐，更能对其进行深度理解、智能分析，甚至参与到音乐的创作过程中。 本书《人工智能赋能下的音乐内容智能分析与创作》正是这样一本探索前沿、引领未来的著作。它并非简单罗列现有的AI技术，而是聚焦于如何将人工智能的强大能力，系统性地、创新性地应用于音乐信息的智能分析与创作这一复杂而迷人的领域。本书旨在为研究者、开发者、音乐创作者以及对音乐科技充满好奇的读者，提供一个全面、深入且具有实践指导意义的知识框架。 核心内容与前沿探索： 本书的核心围绕着“智能分析”与“智能创作”两大支柱展开，并在此基础上深入挖掘其背后的理论支撑与技术实践。 第一部分：音乐信息的深度智能分析 在这一部分，我们首先将目光投向如何让机器“理解”音乐。这不仅仅是识别音高、节奏、和弦等基本元素，更是要触及音乐的深层内涵。 多模态音乐特征的智能提取与融合： 音乐的魅力在于其多维度特性。本书将深入探讨如何利用深度学习模型，从音频信号本身（声学特征、时频特征等），到视觉呈现（乐谱、频谱图、音乐视频），再到文本信息（歌词、评论、标签），提取出丰富而具代表性的特征。更重要的是，本书将重点介绍如何有效地融合这些多模态信息，构建更全面、更鲁棒的音乐表示，从而为后续的智能分析奠定坚实基础。例如，如何将歌词的情感倾向与音乐旋律的情绪变化相结合，形成更精准的情感分类。 情感计算与情绪识别在音乐中的应用： 音乐是情感的载体，理解音乐的情感是AI分析的关键挑战。本书将详细介绍基于深度学习的情感识别模型，如何从音乐的节奏、旋律、和声、音色以及歌词的语义信息中，自动识别和分类音乐所传达的不同情绪，如快乐、悲伤、愤怒、平静等。我们将探讨更细粒度的情绪识别，如喜悦、忧愁、激动、舒缓等，并分析模型在处理跨文化、跨风格音乐时的挑战与对策。 音乐内容智能检索与推荐系统： 如何在海量的音乐库中快速、精准地找到用户所需的音乐，是音乐平台的核心竞争力。本书将深入剖析基于AI的内容检索技术，包括基于内容的检索（如通过哼唱、旋律匹配），以及基于协同过滤和深度学习的个性化推荐系统。我们将探讨如何利用深度学习模型学习用户偏好，以及如何结合音乐的内在特征与用户行为数据，构建更智能、更具吸引力的音乐推荐算法。 音乐风格、流派与作者的自动识别与溯源： 音乐的风格与流派是理解音乐的重要线索，而作者的风格特征则是音乐鉴赏的关键。本书将介绍如何利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，自动识别音乐的风格、流派（如古典、爵士、摇滚、流行等），甚至分析出特定音乐家或作曲家的创作风格。这对于音乐版权保护、学术研究以及音乐资产的管理具有重要意义。 音乐的结构化分析与理解： 音乐的内在结构，如乐句、乐段、主题的重复与变化，是构成音乐逻辑的关键。本书将探索如何利用AI技术，实现对音乐结构的自动解析，例如识别歌曲的AABA结构、主歌-副歌模式等。更进一步，我们将讨论如何理解音乐的“叙事性”，以及AI在音乐信息提取中的意义。 第二部分：人工智能驱动的音乐智能创作 在这一部分，本书将视角转向更具创造性的领域：如何让AI成为音乐创作的“伙伴”甚至“独立创作者”。 基于深度学习的音乐生成模型： 这是AI音乐创作的核心。本书将详细介绍各种先进的音乐生成模型，包括： 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）： 如何利用序列生成模型，学习音乐的序列规律，生成具有连贯性的旋律和节奏。 生成对抗网络（GAN）： 如何利用生成器和判别器的对抗训练，生成更逼真、更具艺术性的音乐片段。 Transformer模型： 如何利用自注意力机制，捕捉音乐中更长距离的依赖关系，生成更具结构性和复杂性的音乐。 变分自编码器（VAE）： 如何学习音乐的潜在表示空间，实现音乐的插值、风格迁移等操作。 不同音乐元素的智能生成： 音乐创作涉及多个元素，本书将分别探讨： 旋律生成： 如何生成富有表现力、符合音乐理论的旋律。 和声与配器： 如何根据旋律智能生成和声，并进行多声部编排。 节奏生成： 如何创作丰富多样的节奏型。 音色合成与风格迁移： 如何模拟不同的乐器音色，甚至将一种音乐风格的特征迁移到另一段音乐上。 歌词生成与音乐结合： 歌曲是歌词与旋律的有机结合。本书将探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术，生成符合音乐主题、情感和韵律要求的歌词，并研究歌词与旋律之间的协同生成机制。 交互式音乐创作工具的开发： AI不应仅仅是“黑箱”的生成器，更应是人类创作者的助手。本书将探讨如何开发交互式的AI音乐创作工具，允许用户通过简单的指令、草图或风格选择，引导AI进行创作，实现人机协同的创作流程。 AI在音乐产业中的应用场景： 从游戏配乐、影视配乐的快速生成，到个性化背景音乐的定制，再到辅助音乐人进行创作灵感的挖掘，本书将广泛探讨AI在音乐产业各个环节的潜在应用，以及其可能带来的变革。 理论基础与技术深度： 本书不仅关注技术应用，更注重其背后的理论支撑。在介绍各种AI模型时，我们将深入剖析其数学原理、算法设计与优化策略。同时，也将梳理与音乐信息处理相关的经典理论，如信号处理、听觉心理学、音乐学理论等，并探讨它们与现代AI技术的融合。 面向读者与价值体现： 本书面向的对象广泛，包括： 人工智能领域的科研人员： 提供前沿的研究思路、技术方法和理论框架。 音乐信息处理与声学领域的工程师： 提供实用的技术指南和工程实现建议。 音乐制作人、作曲家与音乐爱好者： 展现AI在音乐创作与分析中的无限可能，激发新的创作灵感，并帮助他们理解技术如何赋能艺术。 对音乐科技感兴趣的跨学科研究者： 提供一个了解AI如何深刻影响音乐领域的综合视角。 通过阅读本书，读者将能够： 深入理解AI在音乐信息分析中的关键技术与方法。 掌握构建智能音乐检索、推荐与分析系统的理论与实践。 领略AI在音乐创作领域的最新进展与前沿应用。 认识到AI作为工具如何赋能人类的音乐创造力。 洞察AI技术对未来音乐产业的深远影响。 《人工智能赋能下的音乐内容智能分析与创作》将带领您踏上一段激动人心的旅程，探索人工智能与音乐艺术碰撞出的璀璨火花，解锁音乐信息处理与创作的全新维度，共同塑造音乐的未来。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《音频信息检索理论与技术》这本书时，并没有抱太高的期待，因为我对这个领域不算特别熟悉，担心会看不懂。然而，这本书的阅读体验却远超我的想象。作者的写作风格非常独特，不是那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是更像是在与读者进行一场深入的对话。即使是涉及复杂的数学公式和算法，作者也总能找到巧妙的方式将其解释清楚，让我能够理解背后的逻辑，而不是望而却步。比如，在介绍“音频事件检测”时，作者用了一个非常贴近生活的例子，说明如何通过声音判断是否有婴儿哭泣或者玻璃破碎的声音，并由此引申出其背后的技术原理。这种“接地气”的讲解方式，让抽象的技术概念变得生动有趣。而且，本书的内容组织非常有条理，从宏观的理论框架，到微观的具体技术，层层递进，逻辑清晰，让我能够逐步建立起完整的知识体系。书中的插图和图表也非常精美，有效地辅助了我的理解。这本书真的让我觉得，学习技术也可以是一种享受。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在多媒体领域摸爬滚打多年的工程师，我对《音频信息检索理论与技术》这本书的评价会更加侧重于它的实用性和前沿性。坦白说，市面上关于音频处理的书籍不少，但真正能做到理论深度与工程实践相结合的，却屈指可数。这本书在这方面做得相当出色。它不仅对声学原理、信号处理的数学基础做了扎实的铺垫，更重要的是，它详细介绍了如何在实际系统中实现高效的音频检索。例如，书中对各种索引结构（如倒排索引、K-D树等）在音频检索中的应用进行了深入分析，并给出了不同场景下的性能权衡建议。我特别欣赏书中对“相似度度量”这一核心问题的探讨，它比较了多种距离度量方法，并分析了它们在不同类型音频数据上的适用性，这对于优化检索精度至关重要。另外，书中对“深度学习在音频信息检索中的应用”这一章节的撰写，也显得尤为及时和专业，涵盖了时下最热门的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型在音频特征提取和分类中的最新进展。这些内容对于我这样的实践者来说，无疑是宝贵的参考资料，能直接指导我进行技术选型和系统优化。

评分☆☆☆☆☆

我最近才开始涉足音频分析领域，原本以为会在这条路上磕磕绊绊，但《音频信息检索理论与技术》这本书意外地给了我极大的启发。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我理解其中的奥秘。我特别喜欢书中对“声学特征”的详细阐述，比如MFCC、LPC这些听起来很专业但又很重要概念，作者通过图示和直观的解释，让我明白了它们是如何捕捉声音的本质特征的，而不是生硬地背诵公式。更让我惊喜的是，书中并没有局限于理论，而是紧密结合了实际的“检索”过程。从如何构建高效的音频数据库，到如何设计智能的检索算法，再到评估检索效果的各种指标，都进行了细致的讲解。我尤其对书中关于“时空信息”在音频检索中的应用感到新奇，这让我意识到音频检索不仅仅是内容匹配，还可以涉及到声音的发生时间和地点等信息，这为我的研究打开了新的思路。此外，作者在行文中还时不时穿插一些行业发展趋势的预测和对未来技术的展望，这让我感到这本书不仅是当前的知识宝库，更是指引未来方向的灯塔。

评分☆☆☆☆☆

这本《音频信息检索理论与技术》确实是让我大开眼界的一本书。我一直对如何从海量音频数据中高效地提取有价值的信息感到好奇，但之前接触到的资料要么过于浅显，要么就深奥到难以理解。这本书的出现，就像是为我打开了一扇新世界的大门。它系统地梳理了音频信息检索的各个环节，从最基础的声音信号处理，到复杂的特征提取和相似性匹配，再到更高级的应用场景，讲解得非常到位。特别是书中对各种算法的原理剖析，不是简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了它们背后的逻辑和思想。我印象深刻的是关于“音频指纹”那一章，作者用非常生动的比喻解释了如何为一段音频创建一个独一无二的“指纹”，并如何利用这个指纹进行快速比对，这对于理解音乐识别、版权保护等技术非常有帮助。而且，书中还讨论了大量的实际应用案例，比如智能语音助手、音频内容推荐系统、甚至是对非法音频内容的监控。这些案例让我看到了理论知识是如何落地生根，并解决现实世界问题的。总的来说，这本书内容非常丰富，涵盖了音频信息检索的方方面面，而且讲解方式既有深度又不失趣味性，非常适合对这一领域感兴趣的初学者和有一定基础的研究者。

评分☆☆☆☆☆

读完《音频信息检索理论与技术》这本书，我最大的感受就是它的“全”。它几乎涵盖了音频信息检索的每一个重要方面，从最基础的信号源编码、压缩，到复杂的声学建模、模式识别，再到数据管理、检索效率优化，再到最终的应用落地，每一个环节都有详实的论述。我尤其对书中关于“不确定性”在音频信息检索中的处理方法感到印象深刻。在实际应用中，音频信号往往充满噪声和变化，如何在这种不确定性下依然能够做出准确的判断，是技术上的一个难点。这本书详细讲解了贝叶斯方法、隐马尔可夫模型等处理不确定性的技术，让我对这一挑战有了更深入的认识。此外，书中还探讨了“多模态信息融合”在音频检索中的作用，例如结合文本、图像等信息来提升检索的准确性和丰富性，这让我看到了音频信息检索的更广阔发展前景。这本书的深度和广度都非常令人赞叹，对于任何想要全面了解音频信息检索领域的人来说，这都是一本不可或缺的参考书。

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评分☆☆☆☆☆

讲的挺详细的，音频技术人员可以作为参考书

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讲的挺详细的，音频技术人员可以作为参考书

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讲的挺详细的，音频技术人员可以作为参考书

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