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探讨了音乐旋律特征的匹配检索,通过将检索过程分解为三个步骤:字符串匹配检索、相似度计算和相关度计算来对旋律轮廓中的不同特征进行相应的计算处理,得到最终的检索结果并总结了音乐旋律特征的匹配检索模型。 相似文献
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基于旋律的音乐检索研究 --旋律特征的表达和提取 总被引：6，自引：1，他引：5
介绍了基本的旋律轮廓表达方式。并通过对常用音频文件格式的比较，总结了从MIDI格式文件中提取音乐旋律的优点及主旋律通道的判断方法。最后分析了乐句的定义及其在旋律检索中的重要性并总结了音乐旋律特征的表达和提取模型。 相似文献
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音乐旋律的表示和匹配方法是基于旋律的音乐组织与检索的重要环节。音乐旋律的表示方法大致分为两种:一是描述旋律时忽略乐音在时间上的延续性,只描述乐音随时间的变化;二是同时考虑音乐旋律所包含的两方面的内容。从信息管理的角度看,对音乐旋律进行描述的最终目的是建立旋律数据库,对音乐信息进行组织和检索。进行音乐旋律描述时可以忽略旋律的时间属性,这个旋律表示法的基本思想是直接使用音符对应的绝对音高来表示音乐旋律。图1。参考文献12。 相似文献
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电视,是一种以传播图像为主的电子技术,它已走过了100多年的发展过程。近10年来,音乐在电视节目中所占的比重越来越大,受人们重视程度也越来越高,从而,作为一种崭新的艺术载体——电视音乐在我国正逐渐蓬勃发展起来。电视音乐是将画面与音乐完美融合在一起的欣赏类节目,它不同于普通的电视节目,一般包括以下几种形式:电视散(诗)文、歌曲MTV、音乐风光片、专题片和公益广告片等等。但无论哪种形式的载体,作为音乐之灵魂的旋律都应置于首位来考虑。尤其应考虑的问题是:旋律的生活化。 相似文献
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一幅场面恢宏的军事摄影作品，宛如一曲威武雄壮的音乐旋律。那静止的画面似乎流动着音乐的协奏，洋溢着或是激越的音符，或是宁静的休止。亦动亦静、忽高忽低。凝固的瞬间，充满运动的活力。画面涵盖了动势强、气氛足的表现力。 相似文献
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《梦想的旋律》以丰富的内容、独特的视角、大气磅礴的音乐以及真实的音响,充分辰现了专题音乐节目的牦最。这部作品用梦想做文章,用音乐和事实来说话,从中奥成功之夜全球华人狂欢的场面到奥运会、残奥会令人难忘的历史瞬间,真实地反映了当时的场景和一些鲜为人知的故事。 相似文献
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[目的/意义]传统的关键词自动抽取将摘要看成一个整体,常以候选词的出现频次等非语义信息构建特征,并未考虑学术文献摘要中目的、方法、结论等各个结构功能语义蕴含的差异性。本文以中文文献为研究对象,探讨候选词所在的结构功能域对关键词抽取的影响和作用。[方法/过程]本文将文献标题和摘要文本共分为4个结构功能域,在传统的词频、词长、词跨度等基准特征上,融合了基于BERT的语义特征和结构功能特征,并以不同的特征组合方式,使用图书情报领域的中文学术文献,基于分类模型进行关键词自动抽取实验。[结果/结论]实验结果表明,融合结构功能特征后,关键词抽取效果整体提升了6.82%,证明了学术文献摘要结构功能的识别形成的结构功能特征对关键词抽取效果的提升有良好作用。 相似文献
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基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究 总被引：2，自引：0，他引：2
专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用。为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌BERT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型。以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96%,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升。本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南。 相似文献
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[目的/意义]以用户情感为线索的图像检索已成为机器学习研究的热点，但图像情感特征标注的语料数据多来源于对图像低层特征的抽取，从而导致图像检索过程单一化和程式化。本文提出了一种基于深度学习的图像情感特征抽取的算法，将图像底层特征融合到图像的高层情感语义当中，为实现图像的情感语义检索提供了参考。[方法/过程]利用改进的卷积网络模型，将数据集图像的颜色、纹理作为输入，经多层运算自动提取图像的情感信息，并通过反向传播算法计算出改进后模型的情感检索准确率，构造出准确率较高且过拟合程度低的图像情感特征提取模型。[结果/结论]应用改进的卷积神经网络模型，实现了对图像情感特征的抽取，相较于原模型提升了10%的检索准确率。 相似文献
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[目的/意义] 探索科研命名实体及其关系的识别与抽取，提升其在长句等复杂情况下的识别效果，为进一步的应用提供参考与借鉴。[方法/过程] 以依存句法特征分析为基础，提出一种科研命名实体关系抽取方法，过程包括：①使用Standford Tagger工具对目标文本进行词性标注；②基于标注结果，围绕核心谓词和SAO结构，将目标文本分割为结构规范的语义片段；③通过依存句法分析，找出与核心谓词语义相关的主语和宾语，构成（实体，关系，实体）三元组。[结果/结论] 与Ollie、Reverb等主流算法进行的对比测试表明，该方法可以有效提升科研命名实体识别的准确性。 相似文献
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[目的/意义]问题和方法是学术论文的重要组成部分。将散落在学术论文中的问题与方法进行有效组织,例如问题与方法识别及其之间的关系抽取,可挖掘学术论文中的隐性知识,促进学科的方法体系和问题体系构建。对学术论文中问题与方法识别及其关系抽取的相关研究工作的梳理,有助于把握该研究的发展趋势、发现该研究中存在的不足,并为未来的工作提供借鉴和指导。[方法/过程]在学术论文的问题和方法的挖掘方面,现有研究围绕4个研究点展开,分别是问题与方法及其关系定义、问题与方法及其关系标注数据集构建、问题与方法识别及其关系抽取的模型设计以及问题与方法及其关系的应用。本文分别对这4个研究点进行梳理,归纳总结现有学术论文中问题和方法知识挖掘的现状。[结果/结论]分析发现,在问题与方法的相关定义中,较少结合科学哲学中的问题学等理论进行定义;在问题与方法数据集构建中,存在数据集重复标注的现象,另外,开源数据集集中在自然科学领域且一般为英语语料,中文开源语料稀缺;在问题与方法识别及其关系抽取中,现有抽取模型性能较低;有关问题和方法的研究不应止步于词语识别和关系抽取,需对挖掘出的知识进行深入分析和应用。 相似文献