基于移动设备的海量音乐库管理方法
专利汇可以提供基于移动设备的海量音乐库管理方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 是一种基于移动设备的海量音乐库管理方法，属于 数据库 技术领域，可以使用图像在音乐库中查找到相应的音乐文件。首先对音乐数据存储空间进行初始化，使用海量图像的特征生成用于图像量化的单词树；然后将音乐文件入库，在音乐图像文件入库的处理时，对图像进行预处理，提取音乐图像文件特征；再为入库的音乐文件创建索引；最后使用移动设备随时随地的对音乐相关图像进行拍照，上传拍摄完成的图片进行音乐的检索。本发明采用了先进的图像匹配查找技术和海量音乐数据管理技术，实现了从图像到音乐文件的查找过程，操作更加简单，在海量音乐库检索方面更加快速和准确。，下面是基于移动设备的海量音乐库管理方法专利的具体信息内容。
1.一种基于移动设备的海量音乐库管理方法，其特征在于，该方法基于服务器端和移动设备端实现，具体包括以下步骤：
步骤一：在服务器上进行数据库初始化以及生成图像单词树；
对数据库进行初始化操作，包括数据库存储空间的预分配，以及建立入库服务端与数据库的连接，所述的入库服务端负责音乐文件语义信息的提取和入库；
使用海量图像的特征，采用k-means聚类方法生成图像单词树；
步骤二：音乐文件入库；音乐文件的入库包括音乐图像文件特征提取和入库、音乐文件的入库、语义描述信息的抽取入库、音乐相关信息的入库和关联信息的建立；
步骤三：在海量音乐文件入库之后，对音乐库创建查询索引，包括文本查询索引和图像查询索引；
步骤四：在移动设备上进行音乐的查询匹配处理：通过文本信息包括音乐名、歌手名、专辑名和歌词进行音乐的查找或者通过移动设备拍摄音乐相关的图片来进行音乐的查找；
其中，通过移动设备拍摄音乐相关的图片来进行音乐的查找，具体是：通过无线网络将拍摄到的图片上传到服务器，服务器对上传的图像做处理，并在海量音乐库中查找与该查询图像最相似的音乐图像，通过图像与音乐文件建立的关联信息找到相关的音乐文件，并将查找到的结果通过短信的方式推送给移动设备。
2.根据权利要求1所述的一种基于移动设备的海量音乐库管理方法，其特征在于，步骤一所述的图像单词树的生成，具体是：首先提取100万张图像的尺度不变特征向量，接着对这些图像的特征向量使用k-means聚类方法来构造单词树的最上一层生成m个聚类，以这m个聚类中心为初始聚类中心，将所剩下的图像特征向量根据它们与这些聚类中心的相似度，分别将它们分配给与其最相似的聚类，然后分别对每个聚类将剩余的特征向量重复
6
进行k-means聚类，反复进行6次，形成6层的树状结构，共生成m 个叶节点，每个叶节点为最后一次聚类的类中心，最后对叶节点依次从0开始编号，以编号值作为单词标识，记录每个单词标识所对应的图像特征向量；其中，m为自然数。
3.根据权利要求2所述的一种基于移动设备的海量音乐库管理方法，其特征在于，所述m取值为10。
4.根据权利要求1所述的基于移动设备的海量音乐库管理方法，其特征在于，步骤二中所述的音乐文件入库，具体包括以下步骤：
步骤2.1：音乐图像文件预处理，包括对图片的色深位数、图片尺寸大小进行预先处理；
首先，将32位色深和16位色深的图像转化为8位色深的灰度图；
然后将图像大小按比例进行缩放，将其转换为符合规定的图像尺寸：
对于长度大于640像素或者宽度大于480像素的图像，将图像的长度和宽度，分别与缩小比例因子a做乘积得到新的图像长度值和宽度值，使用新的图像尺寸对原图做降采样操作生成新的图像，其中，缩小比例因子a通过下面式子得到：
Width＝MAX(ImgWidth，ImgHeight)
Height＝MIN(ImgWidth，ImgHeight)
其中，MIN表示取两个数中的最小值，MAX表示取两个数中的最大值，ImgWidth表示正在处理的图像的像素值长度，ImgHeight表示正在处理的图像的像素值宽度，Width表示生成缩小比例因子a所需的图像像素值长度，Height表示生成缩小比例因子a所需的图像像素值宽度；
对于长度小于200像素或者宽度小于150像素的图像，将图像的长度和宽度，分别与图像的尺寸放大比例因子做乘积得到新的图像长度值和宽度值，按照新的图像尺寸对原图做升采样处理获得新的图像，其中，放大比例因子取值为2；
步骤2.2：音乐文件语义信息抽取，主要从音乐文件中读取出与该音乐文件相关的信息，包括歌手名称、专辑名称、流派、音频采样位数、采样频率和声道数，并采用统一的数据结构存储抽取出来的语义信息；
步骤2.3：音乐图像文件特征提取；
采用尺度不变特征转换来对音乐图像做局部特征的提取，并将提取出的每个图像的所有特征保存在各自的特征文件里，具体提取音乐图像特征的方法包括以下步骤：
步骤2.3.1：构建图像的高斯差分尺度空间；
采用高斯差分算子来构造二维图像的高斯差分尺度空间，高斯差分尺度空间D(x，y，σ)为：
D(x，y，σ)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ)
其中，k表示比例系数，σ表示尺度坐标，L(x，y，σ)表示二维图像的尺度空间，L(x，y，σ)＝G(x，y，σ)*F(x，y)，(x，y)表示空间坐标，F(x，y)表示为原始二维图像，G(x，y，σ)表示尺度可变高斯函数，
步骤2.3.2：在高斯差分尺度空间中，通过拟和三维二次函数确定稳定点的位置和尺度，去除低对比度的关键点和不稳定的边缘点；
步骤2.3.3：利用稳定点邻域像素的梯度方向分布特性为每个稳定点指定方向参数；
以稳定点为中心，在邻近的8个像素点采样，并用梯度直方图统计邻域像素的梯度方向，所述的梯度直方图的范围定义为0到360度，以每10度为一个直方柱，总共36个直方柱，根据直方柱峰值的大小对稳定点指定多个方向，包括一个主方向，一个以上辅方向，其中直方柱的峰值就代表了该稳定点处邻域梯度的主方向，以该主方向作为稳定点的主方向；
步骤2.3.4：针对每一个稳定点，生成对应的描述子，采用128维的特征向量表示；
首先将坐标旋转为稳定点的方向，接下来以该稳定点为中心取16×16的小格，每个小格代表稳定点邻域所在尺度空间的一个像素，然后将16×16的小格分成4×4的小块，在每个小块上计算8个方向的梯度方向直方图，绘制每个梯度方向的累加值，形成一个种子点，每个种子点有8个方向向量信息；每个稳定点使用4×4共16个种子点来描述，最终针对一个稳定点，形成128维的特征向量，再继续将特征向量的长度归一化，进一步去除光照变化的影响；一个音乐图像采用一组特征向量值表示，对于提取出的图像特征向量值按位存储在图像特征文件中；
步骤2.4：音乐文件入库，包括音乐相关信息主要是音乐文件语义信息与歌词内容的入库、音乐图像文件及图像特征文件的入库、音乐文件的存储和关联信息的创建；
将音乐图像文件及图像特征文件和音乐文件放入服务器端指定目录结构的文件夹中，并在数据库中记录文件所在的路径；将音乐相关信息主要是音乐文件的语义信息和歌词内容放入数据库中；建立音乐文件与音乐相关信息的关联，关联信息的创建满足两个条件：
条件一、通过语义信息、专辑名称、歌手名称、或者歌词能够找到对应的音乐文件所在的目录；条件二、通过图像文件存储路径能够找到指定的专辑信息和音乐文件。
5.根据权利要求1所述的一种基于移动设备的海量音乐库管理方法，其特征在于，步骤三所述的图像查询索引的创建，具体包括以下步骤：
首先，将每个图像文件所对应的特征文件读取到内存中，使用步骤一中生成的图像单词树对图像特征向量进行量化处理，具体是：对每一个图像特征从图像单词树的第一层开始，依次比较m个节点，得到欧式距离最小的节点，再比较所得到的节点下的m个子节点，得到欧式距离最小的节点，反复进行比较，直到得到的节点是叶节点，以此叶节点的编号值作为图像特征量化后的单词；
然后，将查找到的单词加入到倒排索引结构中，每个单词都指向一个列表，列表中的每个对象包括一个图像文件的文档号和该单词在此文档中出现的词频数，图像P经过单词量化后表示为：P(vw1，vw2...vwn)，其中，vwn表示图像P的单词向量中的第n个单词，n为自然数；
最后，采用TF-IDF统计方法计算图像单词向量中的每个单词所对应的权重，其中，TF表示词频，IDF表示反文档频率，单词的权重就等于TF和IDF的乘积，图像单词向量空间经过词频统计后表示为：P1(w1，w2...wn)；其中，wn表示向量空间中第n个单词的权重值；
在每次新加入音乐图像后，都需要重新计算单词的权重值，更新索引列表结构。
6.根据权利要求1所述的一种基于移动设备的海量音乐库管理方法，其特征在于，步骤四中所述的通过移动设备拍摄到的音乐相关的图片来进行音乐的查找，具体步骤如下：
首先，使用移动设备对音乐海报图像或者是音乐CD上的封面进行拍照，将拍摄完成的图片通过彩信的方式发送到指定的服务器，服务器端的彩信网关将接收到的彩信信息进行解析，并将用户搜索的图片信息进行解析后存储，服务器端的消息转发服务将搜索的图片信息通过协议转发到音乐数据库服务器进行音乐图像的搜索；
接着，音乐数据库服务器对接收到的查询图像进行图像识别的处理：首先对查询图像按照音乐图像文件入库时的预处理过程，进行尺寸大小的转化、色深的转化并生成灰度图像，然后对灰度图像采用尺度不变特征转换方法进行特征的提取，并将提取出的图像特征采用单词树进行量化，统计词频，查询图像的特征经过单词量化后使用单词空间向量表示：
I1(w1，w2...wn)，将该单词空间向量同每一幅数据库中存储的图像的空间向量进行相似度计算，对于数据库中的已经保存的音乐图像的空间向量I2(w1，w2...wn)，两幅图像I1，I2的相似度S根据S＝cos(I1，I2)进行比较，其中，cos表示求两个向量的余弦，S值越大两幅图像越匹配；
最后，经过图像的查询匹配后获得与查询图像相似度最高的音乐图像，提取出该音乐图像所在的路径信息，通过保存在数据库中的音乐图像的路径信息获取到与该音乐图像相关的音乐信息；服务器端将查询的结果生成统一资源链接，通过无线应用协议将搜索的结果推送到移动设备端，用户通过移动设备端接收到的资源链接就能够访问所要查找的音乐。
7.根据权利要求1所述的一种基于移动设备的海量音乐库管理方法，其特征在于，步骤四所述的通过移动设备拍摄音乐相关的图片，所拍摄的音乐相关的图片的大小占整个拍摄图片的四分之一以上。
基于移动设备的海量音乐库管理方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
行k-means聚类，反复进行6次，形成6层的树状结构，共有m 个叶节点生成，每个叶节点
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为最后一次聚类的类中心，依次从0对其编号，最后一个叶节点的编号为m-1，以编号值作为单词标识，记录每个单词标识所对应的图像特征向量。图2是本发明中使用k-means聚类方法生成的图像单词树的结构图，其中m等于10，总共有6层。依据图像的所有特征构造好的单词树可以用来实现音乐库图像特征的量化。
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