免费论文摘要：哼唱检索的并行化本领 接洽与实行

哼唱检索是一种新式的音乐检索办法，与惯例的文本检索办法比拟，哼唱检索为用户供给了更便利、更天然、更人情化的检索办法和更佳的探求领会。但是，暂时的哼唱检索面对及时性差、音乐库范围小等诸多题目，感化了本来用性。哼唱检索体例中常常包括两个大的功效模块：特性索取和特性配合。特性索取是从音乐中索取特性结构一个特性库，特性配合则是运用索取的特性举行检索，找到用户哼唱的音乐。 本舆论以大范围音乐库的哼唱检索为接洽东西，对准暂时大范围音乐库哼唱检索及时性差的题目，沿用GPU和MPI动作中心的加快本领，对哼唱检索中的特性索取算法和特性配合算法举行优化和加快，以提高大范围音乐库哼唱检索的本能。 本舆论重要接洽实质和博得的功效如次： 多声部音乐的特性索取算法及其GPU加快 为了能结构一个大范围的特性库，暂时的体例都采用从MP3、wav等多声部音乐而不是MIDI文献中索取最能代办音乐属性的音高特性。本舆论优化实行了一种和暂时最优算法精确率特殊逼近，但搀杂度明显贬低的多声部音乐特性索取算法。为了普及特性索取能的及时性，同声对算法举行了GPU加快，将索取功夫由几秒降到几十毫秒，加快比逼近100倍，使算法到达可及时运用的水平。 鉴于SPRING算法的子序列配合及其GPU加快 从多声部音乐中索取的音高序列是一种功夫序列，所以其检索算法本质上是一种功夫序列配合算法。因为哼唱序列长度小于特性库中序列的长度，所以在哼唱检索体例中，检索是一个子序列配合工作。为了减小子序列配合的搀杂度，本论文华用一品种DTW的SPRING算法动作中心的配合本领，同声运用其计划的特出性，沿用斜对角线计划办法举行GPU加快，使单节点的处置本领到达每秒50000个子序列配合。 鉴于MPI的散布格式序列配合 因为单节点的处置本领有限，达不到处置大范围数据的诉求，本舆论安排并实行了一个鉴于MPI的散布格式序列配合算法。尝试截止表白，运用MPI对配合算法举行散布式计划具备杰出的扩充性，而且实用于及时的哼唱检索。

来源：半壳优胜鲸鱼幸运星转载请保留出处和链接！

本文链接：http://87cpy.com/294746.html