基于數(shù)字化多媒體技術(shù)的海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源智能檢索

摘要：如何有效地檢索網(wǎng)絡(luò)資源成為當(dāng)前音樂(lè)教育領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題。文章提出一種基于數(shù)字化多媒體技術(shù)的海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源智能檢索方法。該方法通過(guò)構(gòu)建音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源組織框架，抽取音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)，計(jì)算音樂(lè)資源信息資源檢索輸出的聯(lián)合特征函數(shù)和概率密度函數(shù)，構(gòu)建了音樂(lè)資源的語(yǔ)義特征分布結(jié)構(gòu)模型；通過(guò)建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)和中文映射表，計(jì)算檢索語(yǔ)義相似度，對(duì)兩者進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，引入數(shù)字化多媒體技術(shù)，實(shí)現(xiàn)海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源智能檢索。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法查準(zhǔn)率更高，具有更好的檢索效果。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化多媒體技術(shù)；音樂(lè)教育資源；網(wǎng)絡(luò)資源；智能檢索

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

如何有效地檢索和利用海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源，成為當(dāng)前音樂(lè)教育領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題［1-2］。一方面，音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源的種類繁多，涉及音樂(lè)理論、音樂(lè)技能、音樂(lè)文化等多個(gè)方面，如何對(duì)這些資源進(jìn)行有效的分類和標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)檢索，是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題［3-4］。另一方面，音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源的質(zhì)量參差不齊，如何對(duì)資源的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估和篩選，確保檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，也是當(dāng)前研究的難點(diǎn)之一。

眾多學(xué)者已經(jīng)對(duì)數(shù)字化多媒體技術(shù)在音樂(lè)教育中的應(yīng)用進(jìn)行了廣泛的研究。于卓［5］提出基于改進(jìn)決策樹的音樂(lè)資源智能檢索方法；劉紅［6］提出基于語(yǔ)義相似度匹配的音樂(lè)教學(xué)資源在線檢索方法。但在智能檢索方面仍然存在較大的提升空間。因此，本研究結(jié)合我國(guó)音樂(lè)教育的實(shí)際需求，探索基于數(shù)字化多媒體技術(shù)的海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源智能檢索的有效方法。

1海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源智能檢索

1.1音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)抽取

數(shù)字多媒體音樂(lè)網(wǎng)絡(luò)資源主要包括4個(gè)結(jié)構(gòu)，即資源、作者、音樂(lè)類型和概念理論。各種數(shù)據(jù)具有不同的屬性維度，并且對(duì)于同一教育資源數(shù)據(jù)的維度可能具有不同的選項(xiàng)。本文研究的音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源組織框架如圖1所示。

本文所描述的網(wǎng)絡(luò)資源的數(shù)字組織體系以及數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系可以通過(guò)圖1來(lái)清晰地展現(xiàn)。本文利用教育網(wǎng)絡(luò)資源的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)爬蟲技術(shù)建立網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，確定音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)涉及的網(wǎng)站是否位于搜索區(qū)域內(nèi)。一旦確認(rèn)網(wǎng)站在搜索區(qū)域內(nèi)，系統(tǒng)便提取其內(nèi)容。在判斷過(guò)程中，系統(tǒng)按照2∶2∶3∶3的權(quán)重比例對(duì)資源的資源、作者、音樂(lè)類型和概念理論內(nèi)容進(jìn)行劃分，得到一個(gè)關(guān)鍵詞列表。系統(tǒng)在本體數(shù)據(jù)庫(kù)上計(jì)算每個(gè)單詞與相似單詞的權(quán)重，從而得到相關(guān)網(wǎng)絡(luò)資源的值。本文抽取音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)具體的計(jì)算公式為：

f（p）=di×λi×ti（1）

其中，di表示音樂(lè)教育資源，λi表示比例因子，ti表示本體庫(kù)中單詞的權(quán)重。在獲得相關(guān)值后，本文需要標(biāo)記音樂(lè)教育資源di，篩選出對(duì)數(shù)據(jù)重要的信息；利用本體庫(kù)確定音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源標(biāo)簽上的數(shù)據(jù)。該方法能夠更加準(zhǔn)確地抽取和整合音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源，為模型的進(jìn)一步構(gòu)建提供有效支持。

1.2構(gòu)建音樂(lè)資源語(yǔ)義特征分布結(jié)構(gòu)模型

為了提高資源的檢索效率和使用效益，本文采用語(yǔ)義融合技術(shù)構(gòu)建音樂(lè)資源語(yǔ)義特征分布結(jié)構(gòu)模型。該模型能夠有效地平衡各個(gè)資源的負(fù)載，確保檢索過(guò)程的穩(wěn)定性和高效性。

在進(jìn)行音樂(lè)資源的檢索時(shí)，本文特別注重語(yǔ)義特征的提取，其更新公式為：

H（t）=f（p）XP（Mi-Mj）（2）

其中，XP表示音樂(lè)資源信息資源的語(yǔ)義分布信息的源點(diǎn)，Mi和Mj表示音樂(lè)資源信息檢索的聚類中心。基于語(yǔ)義融合技術(shù)，本文計(jì)算音樂(lè)教學(xué)信息資源的可靠性匹配度，同時(shí)得到一個(gè)聯(lián)合特征泛函F（t）為：

F（t）=H（t）×u×v（3）

其中，u表示音樂(lè)資源信息資源分布的共同特征，v表示音樂(lè)資源信息廣泛共享的關(guān)鍵特征。通過(guò)對(duì)音樂(lè)資源的語(yǔ)義信息進(jìn)行檢測(cè)，本文可以計(jì)算出與r（N+1）x（τ）和c（N+1）x（τ）相對(duì)應(yīng)的信息資源復(fù)數(shù)的具體數(shù)值。為了更精確地描述音樂(lè)資源信息的分布特征，從而提高檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，本文建立音樂(lè)資源信息資源檢索的概率密度函數(shù)。本文建立的音樂(lè)資源信息資源檢索概率密度函數(shù)為：

Dx=r（N+1）x（τ）×σs+c（N+1）x（τ）×F（t）（4）

其中，σs表示用于從音樂(lè)資源獲取信息的關(guān)鍵計(jì)算參數(shù)。為了更加精準(zhǔn)地處理和分析音樂(lè)資源信息，提高檢索的效率和準(zhǔn)確性，本文構(gòu)建音樂(lè)資源信息資源檢索的最優(yōu)決策函數(shù)，具體的函數(shù)表達(dá)式為：

En=Ts-sij-s（i，j）Dx（5）

其中，sij表示音樂(lè)資源集合中各個(gè)元素的特征值，Ts表示采樣周期。為了更好地理解和分析音樂(lè)資源的語(yǔ)義特征，從而提高檢索的準(zhǔn)確性和效率，本文利用每個(gè)采樣周期內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，構(gòu)建音樂(lè)資源的語(yǔ)義特征分布結(jié)構(gòu)模型，模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1.3基于數(shù)字化多媒體技術(shù)檢索海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源

本文將音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)抽取、構(gòu)建音樂(lè)資源語(yǔ)義特征分布結(jié)構(gòu)模型與基于數(shù)字化多媒體技術(shù)檢索海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源緊密關(guān)聯(lián)，形成一套高效、精準(zhǔn)的智能檢索系統(tǒng)。通過(guò)數(shù)據(jù)抽取技術(shù)，本文從海量網(wǎng)絡(luò)資源中提取音樂(lè)教育素材，實(shí)現(xiàn)對(duì)音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源的快速、準(zhǔn)確檢索。

中文分詞中的重要詞匯應(yīng)在適當(dāng)?shù)乃惴ㄖ羞M(jìn)行轉(zhuǎn)換，為每個(gè)詞匯獲取完整的音樂(lè)教育資源信息，同時(shí)修改相應(yīng)詞匯結(jié)構(gòu)上的關(guān)鍵詞，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，如表1所示。

此外，本文還建立了由各類詞匯組成的中文映射表，以便使每個(gè)分詞都能在數(shù)字多媒體技術(shù)的基礎(chǔ)上找到合適的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面搜索，如表2所示。

綜合上述因素，基于數(shù)字化多媒體技術(shù)的海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源智能檢索語(yǔ)義相似度的計(jì)算公式為：

sim（x，y）=Enη1×d+η2×m+η3+h（6）

其中，sim（x，y）表示音樂(lè)教學(xué)資源x和y之間的語(yǔ)義相似度，η1、η2和η3表示3個(gè)關(guān)鍵因子。其中，η1代表語(yǔ)義距離d，衡量教學(xué)資源x和y在語(yǔ)義空間中的距離遠(yuǎn)近，當(dāng)d值較小時(shí)，意味著2個(gè)資源在語(yǔ)義上更為接近，從而提高了相似度；η2代表節(jié)點(diǎn)密度m，反映資源所在區(qū)域的節(jié)點(diǎn)密集程度，節(jié)點(diǎn)密度越大，說(shuō)明該區(qū)域的信息量越豐富；η3代表節(jié)點(diǎn)深度h，反映資源在層次結(jié)構(gòu)中的位置深淺。

依據(jù)上述計(jì)算得出的相似度，本文對(duì)兩者進(jìn)行精準(zhǔn)匹配。將匹配結(jié)果按照相似度從高到低進(jìn)行排序，確保最為相關(guān)的資源能夠優(yōu)先展示，從而實(shí)現(xiàn)了高效、準(zhǔn)確的音樂(lè)教學(xué)資源在線檢索。

2實(shí)驗(yàn)論證

2.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為了驗(yàn)證所提方法的實(shí)用性，本文進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)將基于改進(jìn)決策樹的音樂(lè)資源智能檢索方法作為傳統(tǒng)方法1，基于語(yǔ)義相似度匹配的音樂(lè)教學(xué)資源在線檢索方法作為傳統(tǒng)方法2，整個(gè)實(shí)驗(yàn)期間進(jìn)行10次訓(xùn)練，確保所得到的結(jié)果具有準(zhǔn)確性。在實(shí)驗(yàn)設(shè)置中，特別關(guān)注音樂(lè)資源信息環(huán)境的范圍，經(jīng)過(guò)綜合考量，本文將其設(shè)定為7，等效系數(shù)和總體分布系數(shù)分別設(shè)定為0.35和0.14。音樂(lè)資源特征向量描述如表3所示。

通過(guò)參考表3中詳細(xì)列出的音樂(lè)資源信息資源檢索的描述性統(tǒng)計(jì)，本文全面評(píng)估所提方法在音樂(lè)資源信息資源檢索方面的性能，經(jīng)過(guò)測(cè)試流程，獲得了相應(yīng)的檢索結(jié)果。

2.2對(duì)比實(shí)驗(yàn)

3種方法查準(zhǔn)率對(duì)比結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出，傳統(tǒng)方法1查準(zhǔn)率相對(duì)較低，只有65.4%。傳統(tǒng)方法2查準(zhǔn)率提升至71.5%。而本文設(shè)計(jì)的智能檢索方法結(jié)合了數(shù)字化多媒體技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建音樂(lè)資源語(yǔ)義特征分布結(jié)構(gòu)模型，實(shí)現(xiàn)了更精準(zhǔn)的檢索，查準(zhǔn)率最高，平均值為98.5%。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，本文方法查準(zhǔn)率更高。

3結(jié)語(yǔ)

本研究通過(guò)對(duì)海量音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源的特性進(jìn)行深入剖析，結(jié)合智能檢索技術(shù)的最新進(jìn)展，提出了一系列切實(shí)可行的檢索策略和方法。這些策略和方法不僅提高了檢索的準(zhǔn)確性和效率，還滿足了用戶對(duì)于個(gè)性化、多元化學(xué)習(xí)資源的需求。隨著研究的深入和技術(shù)的完善，基于數(shù)字化多媒體技術(shù)的音樂(lè)教育網(wǎng)絡(luò)資源智能檢索將成為音樂(lè)教育領(lǐng)域的一大亮點(diǎn)，推動(dòng)音樂(lè)教育向更高層次發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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（編輯王雪芬編輯）

Intelligent retrieval of massive music education network resources"based on digital multimedia technology

YANG" Tong

（Xi’an Siyuan University， Xi’an 710038， China）

Abstract：" How to effectively retrieve network resources has become an urgent problem in the field of music education. This paper proposes an intelligent retrieval of massive music education network resources based on digital multimedia technology， constructs the organization framework of music education network resources， extracts the data of music education network resources， calculates the joint feature function and probability density function of the retrieval output of music resources information resources， and constructs the semantic feature distribution structure model of music resources. By establishing the basic database and Chinese mapping table，and calculating the semantic similarity of retrieval， the datas from table and the calculative results are matched accurately. And the digital multimedia technology is introduced to realize the intelligent retrieval of massive music education network resources. The comparative experiments are designed to verify the efficiency of the proposed method. The experimental results show that this research method has higher precision and better retrieval effect.

Key words： digital multimedia technology; music education resources; network resources; intelligent retrieval