基于哼唱的MP3音乐检索研究的任务书一、任务背景随着数字音乐的普及和用户数量的迅速增加，如何方便快捷地检索音乐已成为一个紧迫的问题。目前，基于歌名、歌手名、歌词等文本信息来检索音乐已经得到了很好的实现。但是，由于音乐获取渠道的多样性和个人听歌习惯的差异，用户通常会遇到一些无法准确描述音乐的情况，例如只能记住一些曲调、旋律甚至只能哼唱几个音符。因此，基于哼唱的音乐检索技术日益受到重视。该技术可以根据用户哼唱的曲调，精准地搜索相关的音乐，并为用户提供准确的检索结果。在这样一个背景下，本研究旨在探讨基于哼唱的MP3音乐检索技术，通过提出算法和实现计划，研究并构建一个能够响应用户哼唱、并返回相应的音乐信息的系统。二、任务描述本研究的任务为构建一个基于哼唱的MP3音乐检索系统。具体任务如下：(1)算法研究：针对基于哼唱的MP3音乐检索任务，研究针对哼唱语音的信号处理、特征抽取、相似度匹配等关键技术并提出相应算法；(2)数据采集：采集包含多种音乐类型和歌手的MP3音频数据，同时收集相应的哼唱语音数据；(3)系统设计：在前两项任务的基础上，设计基于哼唱的MP3音乐检索系统架构，实现音乐检索和结果返回功能；(4)系统实现：基于设计，完成基于哼唱的MP3音乐检索系统的实现。系统需具备以下功能：-支持用户使用哼唱语音检索网络上的MP3音乐；-对哼唱语音进行信号处理和特征抽取；-对处理后的哼唱特征和MP3音乐特征进行相似度匹配，返回检索结果；-支持搜索历史记录、搜索结果记录；-系统性能测试和优化分析；(5)实验评估：对系统的检索准确度、响应时间等关键性能指标进行实验评估，并与已有的基于哼唱的音乐检索算法做比较分析。三、研究进度本研究计划总时长42周，具体计划如下：第一周：熟悉研究背景和相关领域基础知识第二周：文献综述和相关研究调查第三周：数据采集方案设计第四周~第十周：数据采集和处理第十一周~第十六周：特征提取算法的研究第十七周~第二十二周：相似度计算算法的研究第二十三周~第三十周：系统架构设计第三十一周~第三十四周：系统实现和调试第三十五周~第四十周：系统测试和性能优化第四十一周~第四十二周：实验评估和写作论文四、研究成果本研究主要成果包括：(1)基于哼唱的MP3音乐检索算法；(2)完成数据采集和处理，并构建数据集；(3)基于哼唱的MP3音乐检索系统的设计和实现；(4)系统测试和性能优化结果的报告；(5)发表相关学术论文。