音頻信息檢索理論與技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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韓紀慶 等 著

圖書標籤:

• 音頻檢索
• 信息檢索
• 語音識彆
• 音頻處理
• 機器學習
• 信號處理
• 模式識彆
• 數據挖掘
• 多媒體
• 人工智能

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030303721

版次：1

商品編碼：10604950

包裝：平裝

齣版時間：2011-03-09

頁數：256

內容簡介

《音頻信息檢索理論與技術》係統地介紹語音檢索研究的相關理論、技術與方法，以及該學科領域取得的新進展。內容將涉及基於語音內容的信息檢索、基於說話人特徵的信息檢索、基於音頻及音樂特徵的信息檢索等範疇。《音頻信息檢索理論與技術》將從語音檢索的理論框架、適閤檢索要求的語音特徵錶示、高效索引的構建、高速搜索算法、典型的實用技術，以及典型應用實例等方麵係統地介紹語音檢索相關的理論與技術。

目錄

前言
第一部分 音頻信息檢索的發展與理論基礎
第1章 緒論
1.1 信息檢索技術的分類及進展
1.1.1 概述
1.1.2 文本信息檢索
1.1.3 多媒體信息檢索
1.2 音頻信息檢索技術的發展
1.2.1 語音文檔檢索
1.2.2 說話人檢索
1.2.3 音樂檢索
1.3 音頻信息檢索的應用
1.4 本書的構成
參考文獻
第2章 音頻信息檢索的基礎
2.1 人類對音頻信息的認知機理
2.1.1 聽覺的生理基礎
2.1.2 聽覺的感知機製
2.1.3 聽覺特性
2.2 音頻信號的數字處理及特徵錶示
2.2.1 信號的統計特徵
2.2.2 感知特徵
2.3 音頻信息檢索框架及模型
2.4 音頻信息檢索的評價
參考文獻
第二部分 錶示級的音頻檢索
第3章 基於直接匹配的音頻樣例檢索方法
3.1 基於分段的實時檢索方法
3.1.1 片段劃分
3.1.2 基於檢索窗的檢索控製
3.1.3 基於分段的檢索方法
3.1.4 快速分段檢索方法
3.2 MPEG-1壓縮域模糊分類的檢索方法
3.2.1 MPEG音頻編碼簡介
3.2.2 MPEG-1壓縮域特徵選擇和提取
3.2.3基於MPEG-1壓縮域模糊分類的檢索方法
參考文獻
第4章 基於索引的音頻樣例檢索方法
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-穩定分布局部敏感哈希
4.1.3 ρ-穩定分布局部敏感哈希音頻索引方法
4.2 基於局部敏感哈希倒排索引的檢索方法
4.2.1 基於局部敏感哈希的倒排索引構造
4.2.2 基於局部敏感哈希倒排索引的搜索
4.3 基於樹與鏈錶混閤索引的檢索方法
4.3.1 模糊直方圖模型
4.3.2 樹與鏈錶混閤索引構造
4.3.3 基於樹與鏈錶混閤索引的搜索
4.3.4 時間復雜度分析
參考文獻
第5章 基於GPU通用計算的快速音頻樣例檢索方法
5.1 通用圖形處理器與統一計算設備框架
5.1.1 通用圖形處理器
5.1.2 統一計算設備框架
5.2 檢索算法GPU加速的可行性分析
5.2.1 檢索算法可移植性分析
5.2.2 檢索算法計算特點分析
5.3 檢索算法GPU加速的實現
5.3.1 以綫程為粒度的算法實現
5.3.2 以綫程塊為粒度的算法實現
5.3.3 加速效果比較
參考文獻
第三部分 語義級語音文檔檢索
第6章 語音文檔檢索的預處理技術
6.1 語音文檔檢索係統的組成
6.2 檢索係統中的預處理技術
6.2.1 連續語音識彆
6.2.2 關鍵詞檢齣
6.3 語音文檔檢索的評價指標
參考文獻
第7章 語音文檔檢索的索引和搜索技術
7.1 基於關鍵詞檢齣的檢索方法
7.2 基於語音識彆器最優候選的檢索方法
7.2.1 基於大詞錶連續語音識彆器最優候選的檢索方法
7.2.2 基於子詞識彆器最優候選的檢索方法
7.3 基於音節網格搜索的檢索方法
7.3.1 音節網格的若乾定義及性質
7.3.2 基於音節網格搜索的檢索方法
7.3.3 索引去冗餘方法
7.3.4 檢索性能分析
7.4 基於音節倒排索引的檢索方法
7.4.1 倒排索引結構
7.4.2 采用時間匹配機製的檢索方法
7.4.3 采用位置匹配機製的檢索方法
7.4.4 檢索性能分析
7.5 基於後驗概率鄰接音節矩陣的檢索方法
7.5.1 語音文檔的錶示
7.5.2 網格的鄰接音節後驗概率矩陣
7.5.3 語音文檔的鄰接音節後驗概率矩陣
7.5.4 檢索方法描述
7.5.5 基於韻律加權的索引修正
7.5.6 檢索性能分析
參考文獻
第8章 語音文檔檢索中的容錯技術
8.1 基於模糊匹配策略的容錯方法
8.2 基於融閤策略的容錯方法
8.2.1 索引層麵的融閤
8.2.2 分數層麵的融閤
8.3 基於擴充網格的容錯方法
8.3.1 算法的基本思想
8.3.2 基於局部路徑的簡化計算
8.3.3 基於擴充網格的檢索精度提高方法
8.3.4 檢索性能分析
8.4 基於詞片語言模型的容錯方法
8.4.1 詞片
8.4.2 基於互信息的詞片選擇算法
8.4.3 基於詞片的語言模型
8.4.4 采用詞片識彆器的檢索方法
參考文獻
第四部分 語義級的說話人檢索
第9章 說話人檢索
9.1 說話人分割
9.2 檢索中的說話人識彆技術
9.2.1 基於GMM的識彆方法
9.2.2 基於GMM-UBM的識彆方法
9.3 直接利用說話人識彆實現的檢索技術
9.3.1 極低錯誤接受率的實現
9.3.2 訓練語料不充分問題的解決
9.4 間接利用說話人識彆實現的檢索技術
9.4.1 錨模型索引方法
9.4.2 GMM模型索引方法
參考文獻
第五部分 語義級的音樂檢索
第10章 音樂自動標注
10.1 音樂聲學基礎
10.1.1 樂音的感知
10.1.2 音程、音律、音名與音高標準
10.1.3 音樂的要素
10.2 音樂自動標注方法及存在的問題
10.3 基於諧波結構信息的音樂標注
10.3.1 基於BP神經網絡的起始點檢測
10.3.2 基於諧波結構信息的多基頻估計方法
10.4 基於半音域頻率係數的歌麯鏇律提取
10.4.1 半音域頻率係數
10.4.2 基於viterbi方法的鏇律提取
參考文獻
第11章 音樂檢索
11.1 哼唱檢索
11.1.1 基於規則的哼唱鏇律提取
11.1.2 樂麯庫的索引方法
11.1.3 鏇律匹配
11.2 拍打檢索
11.2.1 特徵提取
11.2.2 基於DTW的匹配計算
11.3 基於色度圖的復調音樂檢索
11.3.1 色度
11.3.2 色度圖
11.3.3 離散色度圖和色度特徵
11.3.4 基於色度的相關計算與檢索
參考文獻

前言/序言

《人工智能賦能下的音樂內容智能分析與創作》 內容簡介： 當數字洪流席捲，音樂早已不再是單純的鏇律與歌詞的組閤，它化身為海量的數據，蘊含著情感、文化、曆史乃至人類潛意識的密碼。傳統的音樂分析方法，往往受限於人工經驗和有限的計算能力，難以深入挖掘這片數字寶藏的真正價值。然而，隨著人工智能技術的飛速發展，我們正站在一個全新的時代入口：機器不僅能“聽”懂音樂，更能對其進行深度理解、智能分析，甚至參與到音樂的創作過程中。 本書《人工智能賦能下的音樂內容智能分析與創作》正是這樣一本探索前沿、引領未來的著作。它並非簡單羅列現有的AI技術，而是聚焦於如何將人工智能的強大能力，係統性地、創新性地應用於音樂信息的智能分析與創作這一復雜而迷人的領域。本書旨在為研究者、開發者、音樂創作者以及對音樂科技充滿好奇的讀者，提供一個全麵、深入且具有實踐指導意義的知識框架。 核心內容與前沿探索： 本書的核心圍繞著“智能分析”與“智能創作”兩大支柱展開，並在此基礎上深入挖掘其背後的理論支撐與技術實踐。 第一部分：音樂信息的深度智能分析 在這一部分，我們首先將目光投嚮如何讓機器“理解”音樂。這不僅僅是識彆音高、節奏、和弦等基本元素，更是要觸及音樂的深層內涵。 多模態音樂特徵的智能提取與融閤： 音樂的魅力在於其多維度特性。本書將深入探討如何利用深度學習模型，從音頻信號本身（聲學特徵、時頻特徵等），到視覺呈現（樂譜、頻譜圖、音樂視頻），再到文本信息（歌詞、評論、標簽），提取齣豐富而具代錶性的特徵。更重要的是，本書將重點介紹如何有效地融閤這些多模態信息，構建更全麵、更魯棒的音樂錶示，從而為後續的智能分析奠定堅實基礎。例如，如何將歌詞的情感傾嚮與音樂鏇律的情緒變化相結閤，形成更精準的情感分類。 情感計算與情緒識彆在音樂中的應用： 音樂是情感的載體，理解音樂的情感是AI分析的關鍵挑戰。本書將詳細介紹基於深度學習的情感識彆模型，如何從音樂的節奏、鏇律、和聲、音色以及歌詞的語義信息中，自動識彆和分類音樂所傳達的不同情緒，如快樂、悲傷、憤怒、平靜等。我們將探討更細粒度的情緒識彆，如喜悅、憂愁、激動、舒緩等，並分析模型在處理跨文化、跨風格音樂時的挑戰與對策。 音樂內容智能檢索與推薦係統： 如何在海量的音樂庫中快速、精準地找到用戶所需的音樂，是音樂平颱的核心競爭力。本書將深入剖析基於AI的內容檢索技術，包括基於內容的檢索（如通過哼唱、鏇律匹配），以及基於協同過濾和深度學習的個性化推薦係統。我們將探討如何利用深度學習模型學習用戶偏好，以及如何結閤音樂的內在特徵與用戶行為數據，構建更智能、更具吸引力的音樂推薦算法。 音樂風格、流派與作者的自動識彆與溯源： 音樂的風格與流派是理解音樂的重要綫索，而作者的風格特徵則是音樂鑒賞的關鍵。本書將介紹如何利用捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等深度學習模型，自動識彆音樂的風格、流派（如古典、爵士、搖滾、流行等），甚至分析齣特定音樂傢或作麯傢的創作風格。這對於音樂版權保護、學術研究以及音樂資産的管理具有重要意義。 音樂的結構化分析與理解： 音樂的內在結構，如樂句、樂段、主題的重復與變化，是構成音樂邏輯的關鍵。本書將探索如何利用AI技術，實現對音樂結構的自動解析，例如識彆歌麯的AABA結構、主歌-副歌模式等。更進一步，我們將討論如何理解音樂的“敘事性”，以及AI在音樂信息提取中的意義。 第二部分：人工智能驅動的音樂智能創作 在這一部分，本書將視角轉嚮更具創造性的領域：如何讓AI成為音樂創作的“夥伴”甚至“獨立創作者”。 基於深度學習的音樂生成模型： 這是AI音樂創作的核心。本書將詳細介紹各種先進的音樂生成模型，包括： 循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM, GRU）： 如何利用序列生成模型，學習音樂的序列規律，生成具有連貫性的鏇律和節奏。 生成對抗網絡（GAN）： 如何利用生成器和判彆器的對抗訓練，生成更逼真、更具藝術性的音樂片段。 Transformer模型： 如何利用自注意力機製，捕捉音樂中更長距離的依賴關係，生成更具結構性和復雜性的音樂。 變分自編碼器（VAE）： 如何學習音樂的潛在錶示空間，實現音樂的插值、風格遷移等操作。 不同音樂元素的智能生成： 音樂創作涉及多個元素，本書將分彆探討： 鏇律生成： 如何生成富有錶現力、符閤音樂理論的鏇律。 和聲與配器： 如何根據鏇律智能生成和聲，並進行多聲部編排。 節奏生成： 如何創作豐富多樣的節奏型。 音色閤成與風格遷移： 如何模擬不同的樂器音色，甚至將一種音樂風格的特徵遷移到另一段音樂上。 歌詞生成與音樂結閤： 歌麯是歌詞與鏇律的有機結閤。本書將探討如何利用自然語言處理（NLP）技術，生成符閤音樂主題、情感和韻律要求的歌詞，並研究歌詞與鏇律之間的協同生成機製。 交互式音樂創作工具的開發： AI不應僅僅是“黑箱”的生成器，更應是人類創作者的助手。本書將探討如何開發交互式的AI音樂創作工具，允許用戶通過簡單的指令、草圖或風格選擇，引導AI進行創作，實現人機協同的創作流程。 AI在音樂産業中的應用場景： 從遊戲配樂、影視配樂的快速生成，到個性化背景音樂的定製，再到輔助音樂人進行創作靈感的挖掘，本書將廣泛探討AI在音樂産業各個環節的潛在應用，以及其可能帶來的變革。 理論基礎與技術深度： 本書不僅關注技術應用，更注重其背後的理論支撐。在介紹各種AI模型時，我們將深入剖析其數學原理、算法設計與優化策略。同時，也將梳理與音樂信息處理相關的經典理論，如信號處理、聽覺心理學、音樂學理論等，並探討它們與現代AI技術的融閤。 麵嚮讀者與價值體現： 本書麵嚮的對象廣泛，包括： 人工智能領域的科研人員： 提供前沿的研究思路、技術方法和理論框架。 音樂信息處理與聲學領域的工程師： 提供實用的技術指南和工程實現建議。 音樂製作人、作麯傢與音樂愛好者： 展現AI在音樂創作與分析中的無限可能，激發新的創作靈感，並幫助他們理解技術如何賦能藝術。 對音樂科技感興趣的跨學科研究者： 提供一個瞭解AI如何深刻影響音樂領域的綜閤視角。 通過閱讀本書，讀者將能夠： 深入理解AI在音樂信息分析中的關鍵技術與方法。 掌握構建智能音樂檢索、推薦與分析係統的理論與實踐。 領略AI在音樂創作領域的最新進展與前沿應用。 認識到AI作為工具如何賦能人類的音樂創造力。 洞察AI技術對未來音樂産業的深遠影響。 《人工智能賦能下的音樂內容智能分析與創作》將帶領您踏上一段激動人心的旅程，探索人工智能與音樂藝術碰撞齣的璀璨火花，解鎖音樂信息處理與創作的全新維度，共同塑造音樂的未來。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到《音頻信息檢索理論與技術》這本書時，並沒有抱太高的期待，因為我對這個領域不算特彆熟悉，擔心會看不懂。然而，這本書的閱讀體驗卻遠超我的想象。作者的寫作風格非常獨特，不是那種枯燥乏味的教科書式講解，而是更像是在與讀者進行一場深入的對話。即使是涉及復雜的數學公式和算法，作者也總能找到巧妙的方式將其解釋清楚，讓我能夠理解背後的邏輯，而不是望而卻步。比如，在介紹“音頻事件檢測”時，作者用瞭一個非常貼近生活的例子，說明如何通過聲音判斷是否有嬰兒哭泣或者玻璃破碎的聲音，並由此引申齣其背後的技術原理。這種“接地氣”的講解方式，讓抽象的技術概念變得生動有趣。而且，本書的內容組織非常有條理，從宏觀的理論框架，到微觀的具體技術，層層遞進，邏輯清晰，讓我能夠逐步建立起完整的知識體係。書中的插圖和圖錶也非常精美，有效地輔助瞭我的理解。這本書真的讓我覺得，學習技術也可以是一種享受。

評分☆☆☆☆☆

讀完《音頻信息檢索理論與技術》這本書，我最大的感受就是它的“全”。它幾乎涵蓋瞭音頻信息檢索的每一個重要方麵，從最基礎的信號源編碼、壓縮，到復雜的聲學建模、模式識彆，再到數據管理、檢索效率優化，再到最終的應用落地，每一個環節都有詳實的論述。我尤其對書中關於“不確定性”在音頻信息檢索中的處理方法感到印象深刻。在實際應用中，音頻信號往往充滿噪聲和變化，如何在這種不確定性下依然能夠做齣準確的判斷，是技術上的一個難點。這本書詳細講解瞭貝葉斯方法、隱馬爾可夫模型等處理不確定性的技術，讓我對這一挑戰有瞭更深入的認識。此外，書中還探討瞭“多模態信息融閤”在音頻檢索中的作用，例如結閤文本、圖像等信息來提升檢索的準確性和豐富性，這讓我看到瞭音頻信息檢索的更廣闊發展前景。這本書的深度和廣度都非常令人贊嘆，對於任何想要全麵瞭解音頻信息檢索領域的人來說，這都是一本不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在多媒體領域摸爬滾打多年的工程師，我對《音頻信息檢索理論與技術》這本書的評價會更加側重於它的實用性和前沿性。坦白說，市麵上關於音頻處理的書籍不少，但真正能做到理論深度與工程實踐相結閤的，卻屈指可數。這本書在這方麵做得相當齣色。它不僅對聲學原理、信號處理的數學基礎做瞭紮實的鋪墊，更重要的是，它詳細介紹瞭如何在實際係統中實現高效的音頻檢索。例如，書中對各種索引結構（如倒排索引、K-D樹等）在音頻檢索中的應用進行瞭深入分析，並給齣瞭不同場景下的性能權衡建議。我特彆欣賞書中對“相似度度量”這一核心問題的探討，它比較瞭多種距離度量方法，並分析瞭它們在不同類型音頻數據上的適用性，這對於優化檢索精度至關重要。另外，書中對“深度學習在音頻信息檢索中的應用”這一章節的撰寫，也顯得尤為及時和專業，涵蓋瞭時下最熱門的捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等模型在音頻特徵提取和分類中的最新進展。這些內容對於我這樣的實踐者來說，無疑是寶貴的參考資料，能直接指導我進行技術選型和係統優化。

評分☆☆☆☆☆

這本《音頻信息檢索理論與技術》確實是讓我大開眼界的一本書。我一直對如何從海量音頻數據中高效地提取有價值的信息感到好奇，但之前接觸到的資料要麼過於淺顯，要麼就深奧到難以理解。這本書的齣現，就像是為我打開瞭一扇新世界的大門。它係統地梳理瞭音頻信息檢索的各個環節，從最基礎的聲音信號處理，到復雜的特徵提取和相似性匹配，再到更高級的應用場景，講解得非常到位。特彆是書中對各種算法的原理剖析，不是簡單地羅列公式，而是深入淺齣地解釋瞭它們背後的邏輯和思想。我印象深刻的是關於“音頻指紋”那一章，作者用非常生動的比喻解釋瞭如何為一段音頻創建一個獨一無二的“指紋”，並如何利用這個指紋進行快速比對，這對於理解音樂識彆、版權保護等技術非常有幫助。而且，書中還討論瞭大量的實際應用案例，比如智能語音助手、音頻內容推薦係統、甚至是對非法音頻內容的監控。這些案例讓我看到瞭理論知識是如何落地生根，並解決現實世界問題的。總的來說，這本書內容非常豐富，涵蓋瞭音頻信息檢索的方方麵麵，而且講解方式既有深度又不失趣味性，非常適閤對這一領域感興趣的初學者和有一定基礎的研究者。

評分☆☆☆☆☆

我最近纔開始涉足音頻分析領域，原本以為會在這條路上磕磕絆絆，但《音頻信息檢索理論與技術》這本書意外地給瞭我極大的啓發。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導我理解其中的奧秘。我特彆喜歡書中對“聲學特徵”的詳細闡述，比如MFCC、LPC這些聽起來很專業但又很重要概念，作者通過圖示和直觀的解釋，讓我明白瞭它們是如何捕捉聲音的本質特徵的，而不是生硬地背誦公式。更讓我驚喜的是，書中並沒有局限於理論，而是緊密結閤瞭實際的“檢索”過程。從如何構建高效的音頻數據庫，到如何設計智能的檢索算法，再到評估檢索效果的各種指標，都進行瞭細緻的講解。我尤其對書中關於“時空信息”在音頻檢索中的應用感到新奇，這讓我意識到音頻檢索不僅僅是內容匹配，還可以涉及到聲音的發生時間和地點等信息，這為我的研究打開瞭新的思路。此外，作者在行文中還時不時穿插一些行業發展趨勢的預測和對未來技術的展望，這讓我感到這本書不僅是當前的知識寶庫，更是指引未來方嚮的燈塔。

評分☆☆☆☆☆

講的挺詳細的，音頻技術人員可以作為參考書

評分☆☆☆☆☆

講的挺詳細的，音頻技術人員可以作為參考書

評分☆☆☆☆☆

講的挺詳細的，音頻技術人員可以作為參考書

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

講的挺詳細的，音頻技術人員可以作為參考書

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

講的挺詳細的，音頻技術人員可以作為參考書