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哼唱搜索的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包
哼唱搜索的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦喻儼等（主編）寫的 深度學習原理與TensorFlow實踐 可以從中找到所需的評價。
另外網站SoundHound - 音樂搜尋及播放器- Google Play 應用程式也說明：全球超過3 億次下載的流行音樂應用程式！ 這是甚麼歌？SoundHound 是免費的音樂搜尋應用程式，可以聆聽並識別出正在播放的歌曲。音樂播放器可為您播放完整歌曲和影片， ...
國立臺灣科技大學 資訊管理系 林伯慎所指導 梁文翰的 以片段抽取和模糊比對為基礎的音樂旋律檢索方法 （2011），提出哼唱搜索關鍵因素是什麼，來自於音樂檢索、N-gram、前綴樹、模糊比對。
最後網站“哼唱搜索”不像搜索工具像玩具 - 西西软件园則補充：不知道歌名，不知道歌手，甚至不记得歌词，只要能哼出旋律，照样可以找到歌曲。 一则关于百度将在2010年第四季度推出这种音乐搜索服务的消息引来了 ...
深度學習原理與TensorFlow實踐
為了解決哼唱搜索 的問題，作者喻儼等（主編） 這樣論述：
主要介紹了深度學習的基礎原理和Tensor Flow系統基本使用方法。Tensor Flow是目前機器學習、深度學習領域最優秀的計算系統之一，《深度學習原理與Tensor Flow實踐》結合實例介紹了使用Tensor Flow開發機器學習應用的詳細方法和步驟。同時，《深度學習原理與Tensor Flow實踐》着重講解了用於圖像識別的卷積神經網絡和用於自然語言處理的循環神經網絡的理論知識及其Tensor Flow實現方法，並結合實際場景和例子描述了深度學習技術的應用范圍與效果。《深度學習原理與Tensor Flow實踐》非常適合對機器學習、深度學習感興趣的讀者，或是對深度學習理論有所了解，希望嘗
試更多工程實踐的讀者，抑或是對工程產品有較多經驗，希望學習深度學習理論的讀者。喻儼，百納信息（海豚瀏覽器）研發副總裁。2007年加入微軟亞洲工程院，2011年加入百納信息負責海外業務線，從0到1做過多個項目，現致力於AI和大數據產品的研究與應用。莫瑜，先后任職於微軟和海豚瀏覽器，從事搜索引擎、音樂檢索/哼唱搜索、內容分發推薦算法和對話機器人技術研發。長期以來持續關注和實踐大規模數據算法性能優化、搜索引擎、推薦系統和人工智能技術。王琛，英國愛丁堡大學人工智能專業碩士，現為百納信息技術有限公司人工智能方向負責人。早年參加過信息學奧林匹克競賽獲得河北省第1名、全國三等獎，並保送進入中山大學。大學期間
，在ACM競賽上也屢獲佳績。碩士畢業后就職於百度基礎架構部，參與大數據平台研發工作，對大數據分析處理、分布式系統架構等方面都有比較深刻的理解。2014年加入百納，負責多個項目的研發，自2016年起負責人工智能方向的探索。胡振邦，擁有博士學位，百納信息技術有限公司高級算法研究員，畢業於中國地質大學計算機學院地學信息工程專業。讀博期間，參與了關於遙感衛星圖像識別分析的863項目，並且是主要的研發人員。畢業以來，一直從事圖像識別方面的算法研發工作，主要方向包括目標檢測、圖文檢索、圖像分類與驗證等，在圖像處理、計算機視覺等方面都有深厚的積累和經驗。高傑，是一位1980年出生於蘇北的「愛學習、能折騰、有
情懷」的大叔。畢業於揚州中學特招班，1998年入學華中科技大學機械系，兼修管理、會計，自學計算機，2003年考入南京大學軟件學院，曾任德國西門子內部SAP咨詢師，還在中銀國際TMT投行、金山軟件集團投資部任過職，2015年與合伙人聯合創立了圖靈科技集團，與華爾街頂尖交易團隊一起致力於量化交易、算法模型和人工智能在金融領域的應用，目前這家公司管理着超過20億元的資產，是細分市場的領先公司。 1深度學習簡介11.1深度學習介紹11.2深度學習的趨勢71.3參考資料102TensorFlow系統介紹122.1TensorFlow誕生的動機122.2TensorFlow系統簡介14
2.3TensorFlow基礎概念162.3.1計算圖162.3.2Session會話182.4系統架構192.5源碼結構212.5.1后端執行引擎222.5.2前端語言接口242.6小結242.7參考資料253Hello TensorFlow263.1環境准備263.1.1Mac OS安裝273.1.2Linux GPU服務器安裝283.1.3常用Python庫323.2Titanic題目實戰343.2.1Kaggle平台介紹343.2.2Titanic題目介紹353.2.3數據讀入及預處理383.2.4構建計算圖403.2.5構建訓練迭代過程443.2.6執行訓練463.2.7存儲和加載模
型參數473.2.8預測測試數據結果503.3數據挖掘的技巧513.3.1數據可視化523.3.2特征工程543.3.3多種算法模型573.4TensorBoard可視化583.4.1記錄事件數據583.4.2啟動TensorBorad服務603.5數據讀取623.5.1數據文件格式633.5.2TFRecord633.6SkFlow、TFLearn與TF—Slim673.7小結693.8參考資料694CNN「看懂」世界714.1圖像識別的難題724.2CNNs的基本原理744.2.1卷積的數學意義754.2.2卷積濾波774.2.3CNNs中的卷積層814.2.4池化（Pooling）834
.2.5ReLU844.2.6多層卷積864.2.7Dropout864.3經典CNN模型874.3.1AlexNet884.3.2VGGNets954.3.3GoogLeNet&Inception984.3.4ResNets1064.4圖像風格轉換1094.4.1量化的風格1094.4.2風格的濾鏡1164.5小結1204.6參考資料1215RNN「能說會道」1235.1文本理解和文本生成問題1245.2標准RNN模型1285.2.1RNN模型介紹1285.2.2BPTT算法1305.2.3靈活的RNN結構1325.2.4TensorFlow實現正弦序列預測1355.3LSTM模型1385.
3.1長期依賴的難題1385.3.2LSTM基本原理1395.3.3TensorFlow構建LSTM模型1425.4更多RNN的變體1445.5語言模型1465.5.1NGram語言模型1465.5.2神經網絡語言模型1485.5.3循環神經網絡語言模型1505.5.4語言模型也能寫代碼1525.5.5改進方向1635.6對話機器人1645.6.1對話機器人的發展1655.6.2基於seq2seq的對話機器人1695.7小結1815.8參考資料1826CNN+LSTM看圖說話1836.1CNN+LSTM網絡模型與圖像檢測問題1846.1.1OverFeat和Faster R—CNN圖像檢測算法
介紹1856.1.2遮擋目標圖像檢測方法1876.1.3ReInspect算法實現及模塊說明1886.1.4ReInspect算法的實驗數據與結論2046.2CNN+LSTM網絡模型與圖像摘要問題2076.2.1圖像摘要問題2086.2.2NIC圖像摘要生成算法2096.2.3NIC圖像摘要生成算法實現說明2146.2.4NIC算法的實驗數據與結論2436.3小結2496.4參考資料2507損失函數與優化算法2537.1目標函數優化策略2547.1.1梯度下降算法2547.1.2RMSProp優化算法2567.1.3Adam優化算法2577.1.4目標函數優化算法小結2587.2類別采樣（Ca
ndidate Sampling）損失函數2597.2.1softmax類別采樣損失函數2617.2.2噪聲對比估計類別采樣損失函數2817.2.3負樣本估計類別采樣損失函數2867.2.4類別采樣logistic損失函數2867.3小結2877.4參考資料288結語289
以片段抽取和模糊比對為基礎的音樂旋律檢索方法
為了解決哼唱搜索 的問題，作者梁文翰 這樣論述：
一般內涵式音樂資訊檢索的作法，是先將查詢旋律轉為特徵序列，再與資料庫所有的樂曲做動態比對以找出目標歌曲。但是這種作法會隨著資料庫音樂數量或特徵序列長度的增加導致搜尋時間線性增加，而難以達到即時查詢的目的。本論文抽取出音樂文件集中具有重複性和鑑別力的旋律片段，建立「旋律片語辭典」。如此，便能將文件檢索的方法應用至音樂檢索中。實驗結果顯示，透過「旋律片語辭典」的協助進行音樂檢索，能在短時間之內找到目標樂曲。在不過度犧牲平均排名的情況下，經由篩選片語辭典去除其中較不具鑑別力的旋律片段，可以大幅度降低比對時間。另外，對於哼唱檢索可能出現的錯音問題，我們提出片段擴展的方法，能夠有效提升目標歌曲在哼唱搜
索時的平均排名。本論文也提出並比較了兩種查詢旋律和樂曲間的模糊比對公式以計算的相似度。在目標歌曲的檢索上，我們發現非對稱距離比對稱距離效能為佳。在非目標歌曲的檢索上，模糊距離度量比起精確距離度量，所找出的非目標歌曲與目標歌曲間有更高的平均旋律相似度；也就是說，模糊比對有助於找到和目標歌曲旋律近似的非目標歌曲。這樣的特性使音樂檢索系統可應用於探索或分析具有在旋律上具相關性的樂曲。