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智能音箱播放歌曲这个看似简单的场景背后，是多种人工智能技术的集体协作，包括声学信号处理、语音自动识别、自然语言理解、资源检索与发现、自然语言生成、语音合成等，其中内容检索是满足用户*终需求的关键技术之一。 面向音乐数据集的这些特征构建索引，根据特征数据收录的不同可以有不同的技术体系。在自然语言处理中，自然语言理解处于核心地位。如果把音乐看成一种特殊的“语言”，那么，对音乐的语义理解意味着什么？音乐的那些主要特征能够表达音乐的语义特征吗？人类情感可以量化吗？人工智能可以具备情感吗？情感化的人工智能在产品设计中的竞争力有多强？在本书中，希望你可以找到答案。
- 封面页
- 书名页
- 版权页
- 内容简介
- 作者简介
- 推荐序 具有情感的AI
- 前言
- 内容框架与阅读指南
- 目录
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第1章 音乐信息检索的产生与发展
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1.1 音乐信息检索历史与发展
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1.2 音乐信息检索建模与表达
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1.3 音乐信息检索相关研究
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1.4 国内外研究进展
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1.4.1 音乐检索
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1.4.2 音乐推荐
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1.4.3 音乐播放列表生成
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1.4.4 音乐浏览界面
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1.4.5 其他检索应用
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1.5 研究思路
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1.5.1 框架
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1.5.2 研发思路
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第2章 音乐计算理论
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2.1 音乐特征提取
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2.1.1 时域和频域特征
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2.1.2 低层特征和音色
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2.1.3 音高特征
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2.1.4 旋律、和弦和音调
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2.2 音乐相似度
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2.2.1 自相似性分析与音乐结构
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2.2.2 全局相似度
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2.2.3 基于向量空间模型的音乐相似度
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2.2.4 基于共现分析的音乐相似度
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2.3 本章小结
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第3章 基于旋律的哼唱音乐检索模型
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3.1 哼唱旋律的表示模型及其匹配技术框架
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3.2 基于遗传算法的旋律轮廓对齐算法
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3.2.1 染色体编码设计
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3.2.2 适应度函数定义
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3.2.3 算法描述
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3.2.4 加权综合旋律模板匹配算法
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3.3 旋律模板的局部敏感哈希
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3.3.1 音乐文件的模板生成
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3.3.2 局部哈希算法
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3.3.3 面向欧氏距离的LSH函数族
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3.3.4 基于局部哈希算法的哼唱检索
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3.4 实验结果与分析
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3.4.1 遗传算法实验结果及其分析
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3.4.2 哼唱检索系统检索结果及其分析
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3.5 本章小结
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第4章 基于示例内容的音乐检索模型
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4.1 基于流形排序的音乐检索技术框架
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4.2 流形排序
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4.3 音频流形排序算法设计
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4.3.1 特征选择
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4.3.2 流形排序算法设计
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4.3.3 相关反馈算法设计
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4.4 实验结果与分析
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4.5 本章小结
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第5章 基于示例语义的音乐检索模型
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5.1 基于示例语义的音乐检索
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5.2 基于示例语义的音乐检索系统框架
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5.3 基于深度学习算法的模型设计
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5.3.1 问题描述
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5.3.2 模型设计
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5.3.3 算法描述
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5.4 模型改进
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5.4.1 损失函数调整
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5.4.2 SMOTE算法
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5.4.3 基于ELM的语义向量生成
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5.5 实验结果与分析
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5.5.1 数据集与语义特征提取
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5.5.2 标注性能评价
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5.5.3 检索性能评价
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5.5.4 实验结果分析
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5.6 本章小结
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第6章 基于示例语义的音乐检索与交互技术应用
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6.1 音乐检索交互系统
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6.2 基于语义的音乐检索交互系统框架
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6.3 基于语义的音乐检索交互系统设计
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6.3.1 基于语义的音乐检索算法实现
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6.3.2 基于交互信息的音乐推荐算法实现
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6.3.3 用户语义配置文件的生成
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6.4 系统实现
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6.4.1 检索数据集的建立
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6.4.2 检索交互系统实现
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6.5 本章小结
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第7章 人工智能在音乐检索技术中的应用
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7.1 音乐语义提取及应用
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7.1.1 音乐语义标注的深度神经网络模型
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7.1.2 可解释模型音乐语义模型
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7.2 跨模态音乐检索
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7.2.1 音乐-视频跨模态检索
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7.2.2 音乐-歌词跨模态检索
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7.3 智能音乐交互及发现工具
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7.3.1 基于LibROSA的音乐信息检索系统评估工具
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7.3.2 基于语义图表的音乐元数据复杂性建模
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7.3.3 MusicWeb：具有开放链接语义元数据的音乐发现
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7.3.4 基于肢体动作相似度的舞蹈音乐检索系统
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7.3.5 语义音乐播放器
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7.4 本章小结
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- 参考文献
- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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