音乐信息检索

出版者:高等教育

作者:邓珞华

页数:171

出版时间:2006-8

价格:18.00元

isbn号码:9787040201581

具体描述

音乐信息检索，ISBN：9787040201581，作者：邓珞华

用户评价

我一直对计算机如何“理解”音乐充满好奇，也正是这种好奇心，让我毫不犹豫地选择了《音乐信息检索》这本。这本书并没有让我失望，反而给了我远超预期的惊喜。它不仅解释了音乐信息检索的基本框架，还深入到了一些我从未接触过的技术细节，让我大开眼界。在初步了解了音乐信息检索的定义和目标后，我被书中关于“音频特征提取”的章节深深吸引。作者详细介绍了从原始音频信号中提取出能够代表音乐内容的关键信息的过程，比如音高、节奏、音色等。尤其让我印象深刻的是，书中对梅尔频率倒谱系数（MFCC）的讲解，它通过模拟人类听觉系统的特性来提取音频特征，这让我看到了技术与人类感知相结合的魅力。我之前一直以为，音乐检索只是简单的关键词匹配，但这本书让我明白，它更多的是一种“内容理解”和“模式识别”。比如，书中提到的“音乐相似度计算”部分，作者介绍了使用余弦相似度、欧氏距离等方法来衡量两首歌曲在特征空间上的距离，这就像是在给音乐建立一个“指纹”，通过比对指纹的相似度来找到相似的音乐。这种精妙的设计让我感叹技术的强大。我尤其期待书中接下来关于“音乐信息检索的系统设计”和“应用开发”的内容，我想知道这些理论知识是如何转化为实际产品的，以及未来音乐信息检索技术的发展方向。

一直以来，我都对音乐的数字化处理和信息管理充满好奇。在信息爆炸的时代，如何从海量的音乐数据中快速、准确地找到自己想要的，这本身就是一项技术挑战。这本书《音乐信息检索》恰好解答了我心中的诸多疑问。它以一种系统、深入的方式，为我揭示了音乐信息检索的奥秘。我特别喜欢书中关于“音频信号处理”的章节，作者用清晰易懂的语言，将傅里叶变换、短时傅里叶变换等核心概念进行了详细的阐述，让我明白了计算机是如何“听懂”音乐的。此外，“音乐特征提取”的部分更是让我大开眼界，MFCC、色度特征等听起来就很高深的术语，在作者的讲解下变得生动有趣，我了解到这些特征是计算机识别音乐风格、情绪的关键。书中关于“音乐信息检索系统”的架构设计也十分精彩，它从数据采集、存储，到检索算法的实现，都做了全面的介绍，让我对整个流程有了清晰的认识。我尤其期待书中关于“相似音乐推荐”和“音乐风格分类”的内容，希望能更深入地了解如何利用这些技术为用户提供更个性化、更智能的音乐体验。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它不仅提升了我对音乐信息检索技术的理解，也激发了我对未来音乐产业发展方向的思考。

我一直对数字媒体技术及其在艺术领域的应用抱有浓厚的兴趣，而音乐信息检索恰好是两者结合的绝佳范例。这本书《音乐信息检索》是我近期读到的最令人兴奋的一本。它以一种非常结构化和全面的方式，为我展示了音乐信息检索的整个生态系统。我特别喜欢书中关于“音频信号的数字化”的章节，它详细解释了采样、量化、编码等过程，让我明白了原始的声波是如何转化为计算机可以处理的数字信号的。作者还深入探讨了“音乐特征提取”的技术，并介绍了多种不同的特征表示方法，比如MFCC、色度向量等，这让我看到了计算机“理解”音乐的多种途径。让我印象深刻的是，书中还涉及了“音乐内容分析”的多种应用，例如音乐风格识别、情绪分析、甚至乐器识别，这些都展示了音乐信息检索技术在音乐分析中的强大能力。书中对“音乐信息检索系统”的整体设计也进行了详尽的阐述，从数据源的管理到检索算法的实现，都做了清晰的梳理。我非常期待书中关于“相似音乐搜索”和“音乐推荐系统”的章节，希望能更深入地了解如何构建一个智能、个性化的音乐服务。这本书的专业性和前瞻性都让我印象深刻，它不仅为我提供了扎实的理论基础，也为我指明了未来在音乐技术领域的发展方向。

作为一名对音乐和技术都充满热情的人，我一直想找到一本能够连接这两个领域的书籍。这本书《音乐信息检索》就是这样一个完美的桥梁。它不仅详细介绍了音乐信息检索的理论基础，还提供了丰富的实践指导，让我对这个领域有了深刻的理解。书中关于“音频信号处理”的章节尤为精彩，作者用清晰易懂的语言解释了如何将复杂的音频波形转化为计算机可以识别和处理的数字信号。我特别被书中关于“音高检测”和“节奏分析”的部分所吸引，它们就像是音乐的“心脏”和“脉搏”，是理解音乐结构的关键。作者还深入探讨了“音乐特征提取”的方法，包括如何从音频信号中提取出能够代表音乐风格、情感和情绪的特征。这让我意识到，原来计算机不仅仅是“听”音乐，更能“感受”音乐。书中对于“音乐信息检索系统”的架构设计也进行了详尽的阐述，从数据采集、特征存储到查询匹配，整个流程都得到了清晰的展示。我非常期待书中关于“相似音乐检索”、“音乐分类”和“音乐推荐系统”等章节的内容，希望能进一步了解如何利用这些技术来构建更智能、更个性化的音乐体验。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它无疑是我在音乐信息检索领域学习的宝贵财富。

我一直对音乐的数字化处理和信息管理充满兴趣，尤其是在这个信息爆炸的时代，如何高效地检索和管理海量的音乐资源，已经成为一个重要课题。这本书《音乐信息检索》正好满足了我对这方面的求知欲。它系统地介绍了音乐信息检索的各个方面，从最基础的音频信号处理，到复杂的音乐特征提取和检索算法，都做了深入的阐述。我特别被书中关于“音频信号预处理”的章节所吸引，它详细介绍了降噪、分帧、加窗等技术，这些都是将原始音频转化为可分析数据的重要步骤。作者还重点介绍了“音乐特征表示”的方法，包括低级声学特征（如MFCC、色度特征）和高级语义特征（如节奏、情绪、风格），这让我明白了计算机是如何“理解”音乐的。书中对“音乐信息检索模型”的讲解也十分精彩，它介绍了基于内容检索（CBIR）和基于协同过滤的推荐算法，这两种不同的方法为音乐检索提供了多样化的解决方案。我非常期待书中关于“音乐相似度计算”和“音乐搜索系统设计”的内容，希望能更深入地了解如何构建一个高效、准确的音乐检索系统。这本书的专业性和实践性都非常强，它不仅为我提供了扎实的理论知识，还为我指明了未来的学习方向。

作为一名对音乐领域充满好奇的读者，我一直对“音乐信息检索”这个概念感到着迷，它听起来就像是为音乐赋予了“智能”。这本书《音乐信息检索》果然没有让我失望，它为我打开了一个全新的世界。我尤其喜欢书中关于“音乐信息采集与存储”的章节，它详细介绍了如何将各种格式的音乐文件转化为计算机可以处理的数据，以及如何设计高效的数据库来存储这些海量的音乐信息。作者还深入探讨了“音乐特征提取”的技术，比如如何从音频信号中提取出具有代表性的信息，如音高、节奏、音色等，并详细介绍了各种特征的计算方法和应用场景。我尤其被“音乐内容分析”部分所吸引，它让我明白，计算机不仅仅是存储音乐，更能“理解”音乐，比如识别音乐的风格、情绪，甚至预测其流行度。书中对“音乐检索技术”的介绍也十分全面，从传统的基于关键字检索，到更先进的基于内容检索，再到智能的推荐算法，都做了详细的讲解。我非常期待书中关于“音乐相似度度量”和“音乐推荐系统设计”的内容，希望能更深入地了解如何利用这些技术来构建更智能、更个性化的音乐体验。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它无疑是我在音乐信息检索领域学习的宝贵财富。

我一直觉得，音乐是一种非常神奇的艺术形式，它能够跨越语言和文化的界限，触动人心最深处的情感。然而，在数字化时代，我们获取和管理音乐的方式也发生了翻天覆地的变化。这本书《音乐信息检索》正是在这样的背景下，为我提供了一个全新的视角来理解音乐。读完前几章，我最大的感受就是，原来我们日常在音乐平台上进行的“搜歌”、“歌单推荐”、“相似歌曲发现”等操作，背后竟然蕴含着如此复杂的“智能”。作者对音乐信息的采集、存储、组织和检索等流程进行了系统性的阐述，让我对音乐信息检索的整个生命周期有了清晰的认知。特别是关于“音频信号处理”的部分，虽然我不是技术专家，但作者通过大量图示和生动的例子，将傅里叶变换、短时傅里叶变换等概念讲解得非常透彻，让我明白了为何我们能从一段音频中提取出如此多有用的信息。而且，书中还提到了基于内容的音乐检索（CBIR）和基于元数据的音乐检索，这两种不同的方法在我看来，分别代表了两种不同的“智能”——一种是“听懂”音乐，另一种是“认识”音乐。我非常期待接下来关于“音乐特征的表示和学习”的内容，希望能更深入地了解机器学习是如何在音乐信息检索中发挥作用的，例如如何训练模型来识别音乐的情感、情绪，甚至预测音乐的流行趋势。这本书的学术性和实践性并存，既有扎实的理论基础，又有贴近现实的应用场景，这对我来说是极大的吸引力。

这本《音乐信息检索》的封面设计就足够吸引我了，深邃的蓝色背景上，几条抽象的音符线条交织，仿佛在诉说着音乐的无限可能。我本身对音乐有着浓厚的兴趣，但总是觉得自己在欣赏音乐时，停留在感性的层面，对于音乐背后的技术和原理知之甚少。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的空白。从拿到书的那一刻起，我就被它丰富的内涵深深吸引。第一章节就为我打开了一扇新的大门，详细介绍了音乐信息检索的基本概念和发展历程，让我明白了原来我们日常听歌、搜索音乐的背后，有着如此复杂的算法和技术支撑。作者的语言非常生动，即使是对于一些相对专业的技术名词，也做了非常清晰易懂的解释，让我这个非计算机专业出身的读者也能轻松理解。例如，在讲解音频特征提取的时候，作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过类比和形象的比喻，将声学原理与数字信号处理相结合，让我对MFCC、色度特征等有了更直观的认识。更让我惊喜的是，书中还穿插了许多实际应用案例，比如如何通过音乐特征来推荐歌曲，如何进行音乐风格分类等等，这些都让我觉得音乐信息检索不仅仅是理论知识，更是与我们生活息息相关的技术。我迫不及待地想要深入学习下去，去探究音乐的数字世界，去理解那些隐藏在旋律背后的奥秘。这本书的深度和广度都让我感到震撼，我预感它将成为我音乐学习道路上不可或缺的指南。

这本书《音乐信息检索》是我最近读过最令人兴奋的一本。作为一名资深的音乐爱好者，我一直渴望了解隐藏在音乐背后的技术细节，而这本书正好满足了我的这一愿望。它以一种非常系统和深入的方式，向我展示了如何从海量的音乐数据中有效地提取、组织、存储和检索信息。我特别喜欢书中对于“音乐内容分析”的阐述，这部分内容让我对音乐的数字化处理有了全新的认识。例如，作者详细介绍了如何利用算法来识别音乐的节奏、旋律、和声以及音色特征，这些特征就像是音乐的“DNA”，能够帮助计算机“理解”音乐的本质。书中对“音乐信息检索系统”的架构设计也进行了详细的讲解，从前端的用户界面到后端的数据库管理，再到核心的检索算法，都做了清晰的梳理。我尤其对“基于内容的音乐检索”技术印象深刻，它不再依赖于人工标注的元数据，而是直接从音频信号中提取特征进行匹配，这无疑是音乐检索领域的一大进步。作者在书中还穿插了许多与实际应用相关的案例，比如音乐推荐系统、自动作曲辅助工具等，这让我看到了音乐信息检索技术的巨大潜力。我迫不及待地想深入学习关于“音乐信号处理”、“音乐特征表示”以及“机器学习在音乐信息检索中的应用”等章节，希望能更全面地掌握这项技术。

这本书《音乐信息检索》不仅仅是一本技术书籍，更是一扇让我重新认识音乐的窗口。我一直对音乐的魅力深感着迷，但总觉得对它背后的运作机制知之甚少。这本书恰好填补了这一空白，它以一种系统而深入的方式，为我解析了音乐信息是如何被计算机处理和检索的。我特别喜欢书中关于“音频信号处理”的讲解，作者用通俗易懂的语言，将复杂的声学原理和数字信号处理技术娓娓道来，让我这个非专业人士也能轻松理解。例如，书中对“频谱分析”和“音频特征提取”的详细介绍，让我明白了计算机是如何从一段音频中识别出音高、节奏、音色等关键信息的。更让我惊喜的是，书中还探讨了“音乐内容分析”的多种方法，比如音乐风格分类、情感识别等，这让我意识到，计算机不仅能“听”到音乐，更能“理解”音乐所传达的情感和风格。书中对“音乐信息检索系统”的构建也进行了详尽的阐述，从数据库设计到检索算法的选择，都给出了专业的指导。我非常期待接下来关于“相似音乐检索”和“音乐推荐系统”的章节，希望能更深入地了解如何利用这些技术来构建更智能、更个性化的音乐体验。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它为我提供了宝贵的知识，也点燃了我对音乐信息检索领域更深层次的探索热情。

好像跟现代的mir没啥太大关系。真的是字面的意思，信息检索，附带了一些音乐的书籍推荐。

好像跟现代的mir没啥太大关系。真的是字面的意思，信息检索，附带了一些音乐的书籍推荐。

好像跟现代的mir没啥太大关系。真的是字面的意思，信息检索，附带了一些音乐的书籍推荐。

好像跟现代的mir没啥太大关系。真的是字面的意思，信息检索，附带了一些音乐的书籍推荐。

好像跟现代的mir没啥太大关系。真的是字面的意思，信息检索，附带了一些音乐的书籍推荐。