基于音频相似的社会化标签传播方法研究与实现

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雅宝题库解析：
随着互联网上数字音乐的爆炸式增长，音乐语义的重要性越来越突出。音乐语义，通常的形式为描述音乐信息的文本标签，它既是刻画音乐内容的有效手段，又是描述人对音乐需求的主要工具。因此，音乐语义在音乐的检索、管理域推荐应用中相当有用。获得音乐语义有许多方法。如，专家标注、社会化标注和基于机器学习的分类模型训练。这些方法都有各自的特点，但也有许多不足。如何能在标注成本、效率、准确性与语义丰富程度、减少长尾效应等指标上寻求平衡，帮助用户获取到音乐的语义，有研究者提出了在基于内容的音频相似计算基础上进行现有的音乐标签的传播，来为音乐集内更多的音乐获取语义标签信息。论文将从音频语义抽取题目入手，讨论了：（1）常用的音频语义抽取方法以及在几种评估指标上的对比和不足；（2）如何利用音频标签的传播算法结合社会化标签有效地进行语义抽取，并考虑该方法在几种指标上的平衡性；（3）标签传播模型的优化：提出两种标签传播模型以及如何将单一模型融合成更强的多模型，并通过实验对比不同模型的传播效果，证明多模型优于单模型；（4）如何更有效地提取音频特征来提高基于内容的音频相似计算准确率，并利用试听测试验证了文中提出的方法更优。最后，论文展示了如何利用文中所讨论的标签传播算法与基于内容相似计算模型，来设计与实现音频标注工具和AUDR非结构化数据管理系统音频检索子系统。