Trong các cơ sở dữ liệu đa phương tiện lớn vấn đề tìm kiếm âm nhạc theo nội dung rất quan trọng. Tìm kiếm âm nhạc trong các cơ sở dữ liệu hiện tại thường dựa trên cơ sở tìm kiếm chỉ mục. Tuy nhiên, việc tìm kiếm âm nhạc theo chỉ mục có nhiều nhược điểm. Với một từ khóa dùng để tìm kiếm thì kết quả trả về có thể là một xâu ký tự. Mặt khác đôi khi người dùng có thể không nhớ được tên bài hát, tác giả, ca sĩ hoặc lời bài hát. Tìm kiếm âm nhạc theo nội dung khắc phục được những nhược điểm này.

Trong cách tiếp cận truyền thống, các vector đặc trưng của tín hiệu âm thanh được xây dựng từ các đặc trưng vật lý của âm thanh như độ to, độ cao, năng lượng, phổ tần số,… Gần đây, một số nghiên cứu trên thế giới tập trung vào một cách tiếp cận khác, trong đó áp dụng các kiến thức về xử lý tín hiệu âm thanh, về phân tích mô hình tạo âm thanh, mô hình cảm thụ âm thanh của con người có thể giúp việc tính toán vector đặc trưng âm thanh được chính xác và hạn chế tối đa thông tin dư thừa.

Bài báo này trình bày phương pháp tìm kiếm âm nhạc theo nội dung dùng đặc trưng Mel Cepstral và thuật toán phân cụm K-means.

Tải file Tìm kiếm âm nhạc theo nội dung sử dụng đặc trưng đường bao phổ và phương pháp phân cụm K-Means tại đây