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免费下载毕业设计-基于移动终端的音乐云社区—音乐识别及iOS系统设计

  • 资源类别:论文
  • 资源分类:计算机
  • 适用专业:软件工程
  • 适用年级:大学
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  • 上传时间:2013-11-5 2:00:54
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资料简介

毕业设计-基于移动终端的音乐云社区—音乐识别及iOS系统设计,共56页,17746字,附开题报告等
主要内容
音乐云社区项目是将当前最流行的音乐元素和社区用云端结合起来, 利用手机客户端(例如 Windows Phone, Apple iOS,Android) 通过移动网络或 Wi-Fi连接到服务器终端,使得用户可以随时随地的发现音乐,识别音乐,分享音乐,共享乐单。除此之外,用户还可以登陆 Web 页面对自己的乐单进行管理和更新,从而方便用户对其音乐进行分享和管理。
而服务器端则会融入云端技术,该技术除了可以帮助用户在不同设备间进行资料同步之外,最重要的是可以实时匹配客户端所提供的服务数据并反馈给用户,用户只需要传输极少的音乐关键数据即可得到准确的音乐识别信息。
这个项目不仅充分发挥了移动中断的优势,同时也囊括了当今最流行的技术与大学四年的所学知识要点。因此该项目除了可以锻炼我们的编程能力外最重要的是可以帮助我们巩固大学期间的知识要点,并应用于实际帮助我们更好的再未来挑战中获得优势。
操作基本原则:
说到声音识别算法,最先想到的就是把声音信号转换成比特流,然后对比特率进行降噪处理,最后形成相应的声音指纹并与已有的数据 库进行比对即可。第一步就是声音的获取,通常情况下我们最先想到的就是用麦克风来获取数据。并将这个数据取来转化为比特流存到数组里。
接下来我们发现我们需要对其进行频谱分析,原因很简单因为我们需要对声音进行处理。为了解决声音中存在噪声和扭曲的这个重大问 题,我们对其中一种音乐的频谱进行了分析,发现这些频谱接近线性。
。。。。。。。
 
摘要
随着音乐的发展,音乐的种类、数量越来越多。因此人们迫切需要一款能够随时随地识别音乐信息的软件,从而帮助人们更好的融入音乐的世界。为了解决这个问题,本文开发了一款基于移动终端的音乐云社区系统。
目前,音乐识别存在两个重难点。一个是如何取得特征更强的音乐特征点,另一个是如何提升提取特征点的速度。本文提出了基于云计算的滑块音乐识别算法。该算法有效的解决上述两个重难点,并通过云计算技术大幅降低了人工维护的成本。
本文还就基于iOS客户端实现遇到的录音性能问题,提出了基于循环队列的缓冲区并行录音技术,从而解决录音性能和录音质量的相关问题。
关键词:音乐识别;云计算;特征提取;移动终端;录音性能

Abstract
With the development of music, the type of music and the number is increasing. Therefore an urgent need for an anytime, anywhere identifiable information music software, which helps people to better integrate into the world of music. To solve this problem, we developed a music cloud community system based on mobile terminal.
??At present, there are two problems in music recognition. One is how to improve the robustness of features and the other is how to speed up the retrieval process. This paper presents the slider music recognition algorithm based on cloud computing. The algorithm is an effective solution to solve above problems, and cloud computing technology significantly reduces the cost of manual maintenance.
??This article is also based on the iOS client to achieve the recording performance problems encountered circular queue buffer the parallel recording technology, so as to solve the recording performance and recording quality problems.
Keywords: music recognition; cloud computing; retrieval symbol; mobile terminal; recording performance

目   录
第1章 引言 - 1 -
1.1研究背景 - 1 -
1.2相关概念及解释 - 1 -
1.3研究方案的确定 - 2 -
1.4论文的组织形式 - 3 -
第2章 基于云计算的滑块音乐识别算法 - 4 -
2.1 Shazam的音乐识别算法 - 4 -
2.2改进的音乐识别算法 - 4 -
2.2.1基础声波分析和转换 - 5 -
2.2.2特征点的判定 - 5 -
2.2.3滑块取点法 - 7 -
2.2.4生成音乐指纹 - 8 -
2.2.5哈希匹配算法 - 8 -
2.2.6获取海量音乐指纹数据库 - 9 -
2.2.7算法识别率对比 - 10 -
2.3本章小结 - 11 -
第3章 系统架构设计 - 12 -
3.1系统整体架构 - 12 -
3.2 iOS系统架构 - 13 -
3.3服务器端架构 - 14 -
3.4系统通讯架构 - 14 -
3.5本章小结 - 15 -
第4章 系统详细设计 - 16 -
4.1 iOS客户端详细设计 - 16 -
4.1.1 MVC设计模式 - 16 -
4.1.2软件开发工程化 - 17 -
4.1.3并行缓冲录音技术 - 23 -
4.1.4同步多线程技术 - 25 -
4.1.5 3D交互动画技术 - 25 -
4.2 服务器端的详细设计 - 26 -
4.2.1负载均衡技术 - 26 -
4.2.2断点续传及多线程下载技术 - 28 -
4.2.3自主调度技术 - 31 -
4.2.4自动维护技术 - 32 -
4.3 本章小结 - 33 -
第5章 系统功能测试 - 34 -
5.1 iOS端的软件测试 - 34 -
5.2服务器端的软件测试 - 38 -
5.3本章小结 - 41 -
第6章 项目成果展示 - 42 -
6.1 iOS客户端综述 - 42 -
6.2 iOS功能画廊 - 42 -
6.3服务器端综述 - 43 -
第7章 收获与展望 - 45 -
7.1 收获与体会 - 45 -
7.2 项目展望与改进 - 45 -
参考文献 - 47 -
附录 - 48 -
致谢 - 50 -

1.3研究方案的确定
方案一:
采用第三方开源的音乐识别算法进行声音指纹的生成,如基于神经网络的音乐识别算法,基于马尔科夫链的音乐识别算法等。这种方案的优点是可以节省大幅度时间,并专注UI设计以及社区内容,而且其识别的准确性也会相对更高一些。但缺点是算法计算量大不适合移动终端使用,且无法了解音乐识别的本质。
方案二:
根据现有的算法进行改进,如基于小波变换的开源算法,基于马尔科夫链的开源算法等。这种方案的优点时可以节省一部分时间,并能对音乐识别率做进一步加强,有一定的时间进行UI设计和社区交互内容。但缺点是只能根据已有的API进行有限的扩充,无法自由的定制内容,具有一定的局限性。
方案三:
查阅资料,研发音乐识别算法。其优点是可以让我们准确的了解音乐识别的本质和其中的奥秘,提升个人编程素养和算法能力。但缺点是,耗费时间长,UI设计和社区交互部分制作时间相对紧张。
综上所述,方案三更符合项目开展的初衷,能够更好的锻炼我们的自身能力,因此最终采用了第三种方案。
1.4论文的组织形式
第一章:介绍本文研究的背景和本文的组织形式。
第二章:介绍基于云计算的滑块音乐识别算法的实现方式,并给出相应的实验结果。
第三章:介绍音乐云社区的整体架构设计。
第四章:介绍音乐云社区的相关技术。
第五章:介绍系统相关产品的自动化测试流程和质量保障。
第六章:对项目成果通过图片的方式进行展示。
第七章:系统的进一步改进与展望。

资料文件预览
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  • 毕业设计-基于移动终端的音乐云社区—音乐识别及iOS系统设计
    • 基于移动终端的音乐云社区—音乐识别及iOS系统设计
      • Microsoft Word文档基于移动终端的音乐云社区—音乐识别及iOS系统设计.doc  [10.15MB]
      • Adobe Acrobat可导出文档格式文件中期检查表.pdf  [3.31KB]
      • Adobe Acrobat可导出文档格式文件开题报告.pdf  [5.91KB]
      • Adobe Acrobat可导出文档格式文件成绩单.pdf  [2.36KB]
      • Adobe Acrobat可导出文档格式文件答辩记录单.pdf  [2.41KB]
      • Adobe Acrobat可导出文档格式文件进度报告.pdf  [6.65KB]
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