随着数字音乐库的不断扩展，人们对于高效便捷地找到所需音乐的需求日益增加。传统的音乐检索方式主要依赖于关键词搜索或元数据匹配，然而这种方式在面对大规模非结构化音频数据时显得力不从心。为了解决这一问题，本课题提出了一种基于哼唱的音乐检索系统的研究与实现方案。
本项目旨在开发一套能够通过用户哼唱旋律来查找对应歌曲的功能模块。该系统的核心在于如何准确地捕捉和分析用户的哼唱输入，并将其转换为可被计算机处理的形式进行比较。为此，我们需要解决以下几个关键技术难题：
1. 哼唱信号的采集与预处理：设计一个友好的用户界面用于接收哼唱输入，并对采集到的声音信号进行降噪和平滑等预处理操作。
2. 特征提取算法的设计：研究并选择合适的特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数（MFCC），以表征哼唱旋律的独特性。
3. 相似度计算模型构建：建立有效的音乐片段间相似度评估机制，以便快速定位与用户哼唱最为接近的目标曲目。
4. 数据库管理及优化：创建一个包含大量音乐作品及其详细信息的数据库，并确保其具备良好的查询性能。
在技术实现方面，我们将采用Python编程语言结合开源框架如TensorFlow或PyTorch来完成上述各部分工作。此外，还将利用现有的公开音乐数据集作为训练样本，进一步提升系统的识别精度。
预期成果方面，本项目将产出一套完整的基于哼唱的音乐检索软件原型，能够在实际应用场景中提供稳定可靠的服务。同时，通过对不同风格音乐样本的测试验证，可以更好地理解影响哼唱匹配效果的因素，并为进一步改进提供依据。
总之，本课题不仅有助于推动智能音乐服务领域的发展，也为其他类似的跨模态信息检索任务提供了有益的经验借鉴。希望经过团队成员的努力，能够顺利完成既定目标，为相关领域的学术研究和技术应用做出贡献。
