搜索引擎的结构

　　引擎中的特色数据库

　　与许多引擎一样，音乐多媒体资源引擎也是由多个数据库组成。音乐教学资源库、音乐主题数据库、音频索引数据库、知识信息库四个专业数据库体现该引擎的主要特色。音乐教学资源库是集多媒体资源(图像、音频、视频、流媒体)形成音乐教学的精品课程、教学改课程、网络课程等优秀资源为一体的数据库。音乐主题数据库是采用音乐的主旋律以数字字符为内容，以数字为代表形式的关键词数据库。例如：《雨打巴蕉》。音乐特征数据库创建音乐专业术语的数据表单，保证数据表的唯一性，根据独有的特征，预处理自动提取的内容特征，加速表和表之间的连接。知识信息库音乐教育领域的知识信息和通用知识信息，其中知识表达可以更换，以适应不同领域的信息要求。

图1 音频搜索引擎的总体结构

　　总体结构及工作原理

　　数据库存储：这个阶段的主要工作是音乐教学资源库、音乐主题数据库、音乐特征数据库、知识信息库和相关文件的维护。在图2中，首先Robot到指定的站点上将旋律主题和可能相关的音乐信息下载，通过音乐教学资源库和音乐主题数据库进行特征识别和抽取模块中的音乐，信息处理模块的主要功能是去除页面中的无关信息，并对音乐信息做一些预处理，抽取出与旋律主题相关的描述信息，并生成相应的特征文件系统，根据知识库在特征文件中抽取出关键词，对关键词进行分析、聚类和分类，建立同义、相似、上下位等关系，并建立索引数据库，供系统进行检索。下文就对其中的四个关键部分作详细描述：

　　1. 旋律(简谱)数据库：旋律又称曲调，它是按照一定的高低、长短和强弱关系而组成的音乐线条。在数据库中，它是以阿拉伯数字为表达方式的七个音符组成，在数据库制作的过程中，根据音乐的特点一般截取音乐主题的前四个小节作为音频媒体信息中的特征。

　　2. 知识信息库：采用人工建立、系统自动建立、系统基于日志将搜索出的音乐有关信息加入到索引库中。这里所说的知识库在很大程度上就是指电子词库和词库，不同的是它还体现词间关系。此间关系分为同义、相关、上下位关系，通过知识库将这些关系组织在一起，就可以用来计算关键词之间的距离。比如：某一音乐的关键词是“歌剧”，通过它们之间的上下关系可以计算出与“歌剧”距离最为接近的是戏剧音乐、音乐剧等。

　　3. 音乐特征库：多媒体信息检索平台中的搜索引擎可以把用户检索接口获得的用户提问标识与多媒体特征库中的检索标识进行相似性匹配，并对匹配结果进行排序，按照检索算法，将满足用户信息需求的多媒体信息返回客户机，输出检索结果。

　　4. 检索式处理：检索服务器(客户机端)建立在Java apples上，主要功能是接受用户提供的检索式，并构建出符合系统需要的检索表达式。检索表达式经过Hnp server送到检索服务器(服务器端)，检索服务器再根据检索结果的多少来调整检索表达式的范围，最后将结果包装成HTML格式返回给用户。

　　音乐信息的Web获取模式

　　音乐的旋律搜索是音乐学科与计算机学科交叉而研制出的一个成果。引擎采用J2EE应用程序、Applet、Java Servlet和JavaServer Pages(JSP)、JDBC数据库等技术的组合。而音乐的旋律由一系列能反映该音乐主题的音符组成,能够充分显示音乐的内容特征。在一段旋律中，各个音符以一种含义丰富的形式连接在一起。它基本的音高符号在五线旋律谱中用C、D、E、F、G、A、B七个字母命名，在简谱中对应的是1、2、3、4、5、6、7。而在搜索当中，我们就利用7个简谱来作为搜索的条件来实现对旋律主题的检索。例如：中国曲目《花灯舞》的搜索流程如下：

　　1. 客户端发送请求到服务器端。

　　2. 服务器将请求信息发送到Servlet。

　　3. Servlet生成响应内容并将其传给服务器。响应内容动态生成，通常取决于客户端的请求。

　　4. 服务器将响应返回给客户端。

　　利用旋律主题搜索导航是一个全新的搜索方式，它主要基于旋律特征和旋律的主要片断对音乐内容进行检索，在大规模的音乐数据库中找到想要的音乐资源。这种新型的搜索方式，可快速准确地找到用户所要查找的音乐资源，这对于在互联网上实现音乐内容的检索(CMR: Content MusicRetrieval)有重大的现实意义。这一课题的实现，将为大规模Melody 系统走向实用化提供关键性技术。

　　基金项目：广东省计算机网络重点实验室华南理工大学开放基金项目CCNL 2008704

　　(作者单位为星海音乐学院)