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將音頻信號處理技術和機器學習、降維技術有機結合，研究網絡環境下海量的基于內容音頻信息的識別檢索關鍵技術。包括方法與實現兩部分：.將小波分析、支持向量機和組合分類器等數據挖掘前沿算法應用于音頻信號的分類，建立音頻信號分類體系；音頻指紋表征音頻內容，研究指紋的識別特性，提取音頻特征建立特征向量，建立音頻指紋模型；針對維數災難，將流形學習理論引入音頻信號高維數據特征的處理，建立高維數據到低維空間的映射；建立特征值向量空間模型，通過反饋結果、學習機制、相似度度量，研究相似度匹配新算法，利用降維和索引加快匹配速度；以適應大規模音頻數據的檢索要求。.基于音頻檢索新技術，利用智能學習機制，建立音樂檢索的原型系統：設計良好的智能用戶接口，提供哼唱、歌唱、音符、曲譜等多模式檢索新模式。嵌入基于內容的音頻檢索實現新技術，將有力的推動國產音響錄放設備的創新服務，研究意義重大，應用前景廣闊。^[1]