哼唱检索中旋律特征的聚类与优化方法

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摘要：哼唱检索是音频检索的一个重要分支，其能够为用户提供一种方便快捷的全新体验。在检索过程中，由于同首歌的不同哼唱版本之间具有不容忽视的差异，因此对旋律特征进行精确匹配并无法得到理想的检索结果。针对这一问题，将基于优化初始聚类中心的kmeans（optimized initial clustering center kmeans， OICC kmeans）聚类方法引入到哼唱检索系统中，通过对旋律特征进行聚类来充分学习不同旋律特征之间的结构相似性，从而将具有相似结构的旋律特征划分到同一聚类内给聚类编号，以为后端的旋律特征匹配提供更有效的标签。（剩余15965字）