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第24部分（第2页）

当时我们组叫媒体计算组，主要从事多媒体计算，包括图像、视频、及音频的内容分析和检索。我们组的学术领头人是张宏江博士，多媒体分析的先驱之一。由于我还具有一些信号处理和语音处理的背景，而且对音频信号颇感兴趣，于是音频和音乐内容分析及检索便成为我的主要研究方向。

在另一个研究员江灏的工作基础上，我开展了音频分类分割的工作。其主要目标是将一个音频片断（比如影片中的音轨），按照其内容分为语音、音乐、背景声音等等。这是音频分析的第一步。这个项目帮助我很快地熟悉了机器学习和模式识别的算法。

好玩的哼唱搜索

经过一段时间的学习和工作，我逐渐熟悉了研究的方法论。哼唱搜索（query…by…humming）便成为我第一个独立研究项目。在传统的搜索引擎中，大家都习惯于用文本或关键字去搜索歌曲，比如用歌手或者歌名。但是在很多情况下，你有可能忘记了或者根本不知道一首歌的歌手和歌名。那么，还有什么办法把那首歌找出来呢？哼唱搜索便提供了另外一种搜索方式：哼一段旋律，通过旋律匹配把歌找出来。

这个项目的起因其实就是张宏江的一个问话：“能不能简单哼一下就把一首歌给找出来？”“　挺好玩。”当时第一个感觉就是这个问题很好玩。仔细一想，其实这也是一个现实的问题。比如说我自己（不少人也是）经常记不清歌名，但还能哼两句主旋律。如果我们真能有一个哼唱搜歌的系统，说不定真可能派上用场。同时，这还是一个独立、完整的系统，设计开发这样一个系统对我也是一个有益的锻炼。于是，我和一个实习生由红开始了这个项目。

我们首先翻阅了资料，发现哼唱搜索其实在1995年的ACM多媒体大会上就由Asif　Ghias博士（康奈尔大学）等提出并给出了一个解决方法。以后又有些研究员陆续提出了一些改进方法。但是，我们发现以前的方法还是有不少的局限性。比如，旋律本来是一个音符序列，包括每个音符的音高和时长；但在很多方法中，旋律被简化为只包含反映下一个音符相对于上个音符上升、持平、下降的字符串。有些方法为了加快搜索速度，要求只能哼唱歌曲的起始部分。还有些则为了避免哼唱节奏的影响，要求用户使用一个节拍器。这都限制了这些方法的可应用性。我们觉得里面还有许多方面可以提高。

我们把系统分成了三个部分：数据库处理（从音乐中提取旋律），哼唱处理（从哼唱中提取旋律）和旋律匹配。其中的关键问题是旋律表征、旋律提取、和旋律匹配算法。鉴于以前对旋律表征过于简化，除了以前使用的上升下降等量化数据，我们还保持了旋律中每个音符的音高和时长作为更精确的表征。在旋律匹配过程中，我们采用了两步法以加快搜索速度：先用简化旋律作一初选，然后再用音高和时长，通过音高匹配模型和节奏匹配模型，来更精确地寻找相似的音乐。

歌曲大搜索之哼哼也可以　芦烈（2）

经过半年时间的努力，我们终于完成了算法，建立了一个演示系统。算法在测试集上的性能也挺不错：在搜索结果中，前五位内能找到正确歌曲的比率（hit　rate）达到了80％。然而，虽然算法取得了不错的结果，回想起来，还是有不少地方可以提高。比如我们所用的开发集及测试集都比较小，这样可能并不能完全反映算法的性能。我们还发现我们在分析哼唱数据将其转化为旋律时，使用了不少启发式规则，一些参数的设置过于局限于开发集而失去了通用性，使得这个系统对某些人工作很好，但对另一些人却不好。而且，要成为一个真正能为大众使用的产品，我们还缺少一个关键触发点：一个好的应用场景。对于最重要的一个应用场景——网络音乐的搜索，哼唱搜索还无法胜任。这是因为目前的算法对　mp3等音频数据还无法有效处理来提取旋律，我们使用的数据库主要基于MIDI　数据。但是不管怎样，这是一个完全从零开始的项目，我在整个过程中，从查阅资料、设计模块、设计算法，到编写代码、数据收集、算法评价及相应改进，都得到了不少的锻炼，对研究方法也更有心得了。

由于其他项目的开展，哼唱搜索暂时告一段落。我想，其实它也是在等待一个更好的机会。

忽现转机

几年后（2006夏）的某一天，搜索技术中心（STC）的开发项目主管谢育涛突然跟我联系，说他正好看到张贴在研究院中有关哼唱搜索的海报，要跟我讨论一下将其用在手机搜索上的可行性。谢育涛主要负责的是手机搜索，那时他正在跟位于深圳的Windows　Live　Mobile　China　（WLMC）　做图铃搜索，也就是提供高效算法来搜索手机图片和手机铃声。除了传统的文本搜索之外，他们还在寻求一些与其他搜索产品不同的新功能。哼唱搜索可能是一个好的选择。

为了寻求哼唱搜索手机铃声的可行性，我们同相关的同事进行了多次讨论。最后，我们觉得哼唱搜索和手机铃声下载将是一个完美的结合：

首先，手机铃声的下载是一个相当大的市场。有资料显示2005年全球手机铃声业务达到令人惊讶的50亿美元。

第二，手机作为一个便携式手提设备，用键盘输入文本并不太方便。但是，声音对手机来说却是一个非常自然的输入方式，因为手机本身便是用来做声音交流的。哼唱是声音的一种。

第三，手机铃声通常有多个版本以便用于不同的手机型号，而MIDI版本的手机铃声是最基本的。这样，只要将MIDI同其他格式关联起来，旋律提取便不再是个问题。

第四，通过手机下载手机铃声是个一步式的解决方案。不再需要通过电脑等中介系统。

同时，我们也发现在这个应用场景下，直接使用我们以前的方法效果并不理想。新的问题带来了新的挑战：

第一，在以前系统中，哼唱是通过麦克风录制的，质量比较好。在现在的应用场景下，我们需要用手机录制。同时，我们必须还要考虑到录制时引入的背景噪声（用户可能在大街上使用这个系统），还有由于无线传输而可能引起的信号畸变。

第二，我们将要面对一个大的多的数据库（通常手机铃声库可能包含1…10万首铃声）。这就要求我们更进一步的提高搜索精度和速度。利用一切可以使用的信息，优化旋律模型和节奏模型。同时需要建立一个更大的开发集和测试集，来优化参数选择和性能评价。

当时，由于媒体计算组的重组，我加入了语音组继续从事音频分析和检索的工作。语音组研究项目负责人Frank　Seide和语音组带头人宋謌平博士也非常支持这个项目。于是我们?

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