【语音识别】哼唱识别系统附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、引言：当哼唱成为人与音乐的桥梁

你是否有过这样的经历？脑海中循环着一段熟悉的旋律，却想不起歌曲名、歌手，甚至记不清歌词，只能凭着模糊的调调轻轻哼唱。这时，哼唱识别系统便成为了 “救星”—— 它无需精准的演唱技巧，无需完整的歌词记忆，只需用户哼唱几句旋律，就能快速匹配到目标歌曲。

作为语音识别领域的细分方向，哼唱识别系统打破了传统音乐搜索依赖歌词、歌手名的局限，以 “旋律为本” 的识别逻辑，搭建起人与音乐之间更自然、更灵活的交互桥梁。如今，它已广泛应用于音乐 APP、智能音箱、版权检测等场景，成为数字音乐生态中不可或缺的核心技术之一。

二、哼唱识别系统的核心原理：从 “哼唱声” 到 “识别结果” 的全过程

哼唱识别的本质，是将用户哼唱的 “不完美旋律” 与数据库中歌曲的 “标准旋律” 进行匹配，核心要解决三个关键问题：如何提取哼唱中的有效旋律特征？如何处理哼唱的个体差异（音准、节奏偏差）？如何快速精准地在海量歌曲中匹配目标？

其完整工作流程可分为四大核心模块：

（一）音频采集与预处理：过滤噪声，聚焦核心

用户通过麦克风哼唱时，采集到的音频信号会包含环境噪声（如背景音、呼吸声）和哼唱本身的干扰（如破音、停顿）。预处理阶段的核心目标是 “去芜存菁”：

噪声抑制：采用数字滤波技术（如自适应滤波、谱减法），过滤环境噪声和非人声频段信号，保留哼唱的核心频率成分；

信号标准化：统一音频的采样率（通常为 16kHz）、量化位数（16bit），消除音量大小、录制设备差异带来的影响；

端点检测：通过能量阈值、过零率分析，精准定位哼唱的起始和结束位置，剔除无声音段，减少无效计算。

（二）旋律特征提取：从音频中 “剥离” 核心旋律

哼唱识别的关键是提取 “不受个体演唱差异影响、能反映歌曲本质” 的旋律特征。目前最主流、最有效的特征是音高轮廓（Pitch Contour）和相对音高序列：

音高检测：通过自相关法、YIN 算法等，提取每帧音频的基频（F0），形成连续的音高变化曲线（音高轮廓）。这一步要解决的核心问题是：用户哼唱可能存在音准偏差（如跑调）、节奏不稳定，需通过平滑处理、异常值剔除，保留趋势性的音高变化；

特征标准化：将绝对音高转换为相对音高（如 “升半音”“降全音”“保持不变”），因为不同用户的音域不同（有人唱高音、有人唱低音），但歌曲的相对音高关系是固定的（如 “do-re-mi” 的间隔的不变）。同时，提取节奏特征（如音符时长比例、停顿位置），进一步提升匹配的准确性；

特征压缩：将连续的音高轮廓、节奏信息转换为简洁的特征序列（如用数字编码相对音高变化），降低后续匹配的计算量。

（三）旋律匹配与检索：在海量歌曲中精准定位

这是系统的 “大脑”，核心是将用户哼唱的特征序列与数据库中预存的歌曲特征库进行比对，找到最相似的结果。关键技术包括：

歌曲特征库构建：提前对海量歌曲进行处理，提取每首歌的主旋律特征（如人声主旋律、乐器主旋律），并按照统一标准转化为特征序列，建立索引（如倒排索引），确保检索速度；

匹配算法设计：由于用户哼唱可能不完整（只唱副歌）、节奏偏差大，需采用 “容错性强” 的匹配算法：

动态时间规整（DTW）：核心优势是能处理 “时间伸缩” 问题 —— 比如用户哼唱时某段旋律唱得慢，而标准歌曲中该段节奏快，DTW 可通过拉伸、压缩时间轴，实现非等长序列的匹配，是哼唱识别的经典算法；

基于编辑距离的匹配：计算用户哼唱特征序列与标准歌曲特征序列的 “差异度”（如需要修改多少个特征点才能完全一致），差异度最小的即为候选结果；

深度学习匹配：近年来，基于 CNN、LSTM 的深度学习模型逐渐应用，通过模型自动学习旋律的深层特征，提升复杂场景下的匹配准确率（如用户哼唱模糊、噪声严重时）；

候选结果排序：匹配后会得到多个相似歌曲，系统根据相似度分数、歌曲热度、用户听歌历史等因素排序，将最可能的结果展示给用户。

（四）后处理与结果优化：提升用户体验

结果验证：对 top-N 候选歌曲，提取其对应片段的音频，与用户哼唱进行二次比对（如播放歌曲片段让用户确认），减少误匹配；

个性化优化：结合用户的听歌偏好、地域、年龄等信息，调整结果排序（如用户常听流行乐，优先展示流行歌曲候选）；

反馈迭代：记录用户的确认结果（如 “匹配正确”“匹配错误”），反向优化特征提取算法和匹配模型，提升系统的长期准确率。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function Y=piano(F,phy,t)

f=F.*(1:30);

Af=[440*1,987.8;440*2,368.6;440*3,620.2;440*4,483.9;440*5,156.7;440*6,83.62;

440*7,120.1;440*8,70.73;440*9,5.348;440*10,24.41;440*11,27.35;440*12,21.3;

440*13,10.31;440*14,6.477;440*15,15.91;440*16,3.495;440*17,2.546;440*18,0.4751;

440*19,0.8858;440*20,0.3792;440*21,0.6012;440*22,0.4224;440*23,0.1538;440*24,0.1454;

440*25,0.2032;440*26,0.0483];

[n1,n2]=size(t);

y=zeros(25,n2);

for i=1:25

y(i,:)=1.5e-4.*Af(i,2).*exp(-2.5.*(t-phy)).*heaviside(t-phy).*sin(2.*pi.*f(i).*(t-phy));

end

Y=sum(y);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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