音乐数字图书馆系统架构研究

喻亚琴（南通航运职业技术学院图书馆，江苏南通226010）



音乐数字图书馆系统架构研究

喻亚琴
（南通航运职业技术学院图书馆，江苏南通226010）

[摘要]数字图书馆作为传统图书馆在网络信息时代的发展和延伸，从根本上改变了人们获取、使用信息资源的方式方法。通过一个基本的音乐数字图书馆软件系统框架结构，介绍了数字图书馆在音乐领域的应用，其中涉及跨通道导航、多模式搜索、基于内容的搜索、同步与匹配等技术。

[关键词]音乐数字图书馆系统架构多模式检索基于内容的搜索跨通道音乐处理

[分类号]G250.76

随着信息产业技术飞速发展，信息种类和形式越来越丰富，需要存储和传播的信息量也越来越庞大，传统图书馆机制已经无法满足这些需求。数字图书馆作为传统图书馆在信息时代的发展和延伸，借鉴传统图书馆的资源组织模式，运用知识分类和精准的检索手段，将文字、图像、声音等数字化信息通过互联网实现信息资源共享，从根本上改变了人们获取和使用信息资源的方式方法。

多年来，数字图书馆建设主要基于纯文本文件，包括图书、期刊、报纸等的数字化工作。在纯文本文件的扫描识别、全文检索和索引等方面取得了显著成果。然而，对于音频、视频、图形图像数据，特别是需要工具来自动提取语义上有意义的实体，则缺乏相应解决方案。

音乐数字图书馆除了可以记录和数字化音乐数据，关键任务是音乐在实际应用场景中的自动化处理和对音乐数据的访问。为了最大程度地实现自动处理数字化音乐文件的创建、索引、标注和同步以及管理用户接口、用户访问界面的设计和开发，笔者现给出一个音乐数字图书馆软件系统框架，其中涉及多通道播放、交叉导航以及跨通道和多峰搜索等。

1音乐数字图书馆及其相关知识概述

1.1音乐表示

音乐数字图书馆包含文本数据、符号数据、视觉资料、音频数据和视听资料等类型信息资源。各种类型的信息，由于不同的数据格式，而给音乐数据表示带来了许多问题。这些数据格式取决于特定应用程序，根本区别在于各自的结构和内容。现选取3个广泛使用的、具有代表性的音乐数据格式，分别是乐谱符号格式、纯物理音频格式和MIDI格式。①乐谱符号格式包含了音乐起始时间、音高、音长等信息，进一步涉及力度和节拍。②纯物理音频格式编码的波形音频信号用于光盘语音录制。③MIDI格式可以认为是两种数据格式的混合，既可以明确表示基于内容的信息，如起始音符和音高，也可以随机动态处理一些特殊信息的编码。MIDI音频数据可以即时表示为数字格式，乐谱符号信息大部分情况下只能是通过OMR扫描获取的乐谱。

用户访问音乐采用最广泛的是音频和视觉表示，因此，相应的多模式用户接口得到高度重视。事实证明，设计这种接口和适当地预处理底层音乐文件的关键是：通过比较，找到基于相同音乐内容的各种音乐模式的共同表示。该音乐数字图书馆框架使用了图书馆界广泛应用的书目记录功能需求（FRBR）模型来实现各种类型音乐数据的共同表示。

1.2现有的音乐数字图书馆

近年来，现有的音乐数字图书馆系统在使用过程中大部分被发现存在以下几个主要缺点：第一，系统不保持文件的完整性和一系列独立的图像文件；第二，同步介绍相关的音乐文件通常是不可能的；第三，不能一目了然地访问当前选择的音乐文件的元数据，进一步省略了有价值的信息。

除此以外，这些系统还限制了用户体验音乐作品的可能性。因为，一段音乐描述在不同的语义层次，针对不同的方式有不同的表示。所以，音乐数字图书馆系统应提供尽可能多的不同表示形式。因此，人们将多通道技术应用到音乐数字图书馆中，如欧洲数字图书馆项目。该项目为欧洲各大文化机构提供大量的文本、音频、视频和图像文件的在线访问，同时也收藏了大量音乐文件。

到目前为止，虽然音乐数字图书馆系统大多数局限于元数据搜索，但可以通过各种各样的MIR技术来提高音乐数字图书馆的系统功能，实现基于内容的多通道搜索。IEEE1599标准则提供了将一个音乐作品的所有相关信息（如乐谱、歌词、图像标注等）通过一个单一的XML文件表现的可能，还提供了添加同步信息和MIR模型到XML文件的可能性。

2软件系统架构

音乐数字图书馆系统采用存储与访问数字音乐文件相结合的方式，通过对有效音乐内容（如录音、乐谱、歌词等）进行数字拷贝以实现保存，利用先进的MIR技术进行分析和标注以实现访问。系统的一个关键任务是建立基于内容的索引，用于搜索如歌词、乐谱、音频等的音乐片段；另一个关键任务是加强同一段音乐所有可用信息文件之间彼此的联系。映射和同步技术用于创建有意义的实体之间乐谱与音频的同步、歌词与音频的同步以及音频与音频的同步；通过扫描乐谱和映射音频提取有意义的实体，实现基于内容和跨通道搜索、多通道播放乐曲以及先进的跨通道浏览等功能[1]。特别是乐谱与音频的同步，一方面，用户能够直观地看到当前播放的音频记录在乐谱中的表示；另一方面，通过指定乐谱中一个特定的音符可以改变正在播放的音频记录的播放位置。歌词与音频同步应用于卡拉OK程序中，可以让用户在录音听唱的过程中看到歌词；另外，可以通过一个特定的歌词改变音频记录的播放位置。音频与音频的同步允许用户在保持音乐实际播放位置的同时在不同录音资料之间进行切换。

系统所有模块功能结构描述如图1所示，由传统的三层体系结构组成，从左至右分别为表示层、服务器层和存储层。存储层通过离线程序来预处理各种类型的音乐文件，分析文件、提取特征，实现音频索引、音频与乐谱的映射以及音频与乐谱或歌词的同步等功能。服务器层的主要功能是访问索引结构。表示层通过用户界面组件来访问音乐内容，同时向用户提交搜索结果。查询引擎用于实现检索搜索结果和访问音乐内容的系统交互。表示层和服务器层之间的通信采用面向服务的体系结构（SOA）和简单对象访问协议（SOAP）。SOAP是一个用于实现远程过程调用和Web服务的网络协议，使用超文本传输协议（HTTP）来传递不同网络实体之间的XML信息。服务器层与存储层之间的通信采用远程方法调用（RMI）的形式。RMI以Java技术为核心，用于实现网络交互。

图1　音乐数字图书馆软件系统架构

3跨通道音乐处理

文件处理模块功能包括音频索引、音乐识别和同步以及文件特征提取等。为了在不同格式音乐文档的数据流之间建立跨通道链接结构，考虑将各种音乐表达转换为一个共同特征表示，实现不同类型数据的直接对照。图2描述了在扫描乐谱和音频记录两种不同形式音乐文档的数据流之间建立“扫描—音频”连接结构的过程。通过反向文件索引结构对特征提取音频文件进行进一步处理。音频索引用于识别扫描乐谱页面和基于内容的音乐检索。将每个乐谱扫描页面分配给一个特定的音频记录进行乐谱识别，使每个音频记录与相应的乐谱页面对应，建立单曲音频记录与乐谱数据的通信磁道。最后，使用中间层色度表示法和动态时间归整（DTW）表示同步，建立视觉与听觉的链接结构，为实现以时间同步演示乐谱和音频记录的乐谱查看器奠定基础。而基于色度的音乐特征已经被证明是一个强大的中间层表示。以下讨论如何使用信号处理方法从音频记录中或者是使用OMR扫描乐谱中获取这些音乐特征。

图2　“扫描-音频”连接结构

3.1中间层特征表示

找到合适的中间层特征表示，让不同的音乐表现类似，必须满足几个关键要求。一方面，这种特征表示必须具有强大的语义转换功能，将各种类型的数据简化为相同的中间层表示。另一方面，具有捕获音乐中潜在的独特音乐特征的功能。在同步和匹配的背景下，基于色度的音乐特征已经具备了这些要示。这里，采用12个色度与传统的12个音高相对应。在西方音乐中，C的色度通常表示由C，C#，…，B组成的12个音高的属性。

将音频记录的数字化信号转换为一系列标准的十二维色度向量，每个向量表示其在12个音高中的能量分布[1]。基于信号处理技术，可以使用短时傅立叶分析结合分箱策略或使用多频滤波器组技术得到色度表示。用来表示音频信号中反映音高、音色、清晰度等参数变量分布的图像称为音频色谱图。图3以贝多芬钢琴奏鸣曲13号作品第三章为例，图3（c）显示从音频记录表示中获取的音频色谱图。

图3　贝多芬钢琴奏鸣曲13号作品第三章音乐数据

从乐谱表示过渡到色度表示的步骤如下：

第一步，使用OMR提取乐谱符号，如音符、谱号、调号和时间等特征，类似于OCR从文本文件扫描图像中提取文本内容的过程。注意，OMR提取步骤容易出错，且识别精度在很大程度上取决于输入图像数据的质量以及基础乐谱的复杂性。系统考虑使用1b/s色彩深度、600dpi分辨率的高品质扫描乐谱。除了乐谱符号，OMR过程也提供空间信息，这允许提取的乐谱符号本地化。

第二步，基于OMR输出，从音乐符号中提取音乐初始时间、音高、持续时间等特征，得到一系列标准的十二维色度向量，也称为扫描色谱图。滑动扫描色谱图中当前时间窗口的时间轴，以增加色度区间对应音高的能量。一个时间窗口等于一个色度向量。假定100BPM的恒定节奏，基于明确的音调和时间信息，可以根据相同类型的色度导出色谱图。类似的方法在将MIDI数据表示转换为色度表示的过程中提到，见参考文献[2]。注意，假定的100BPM选项并不是最重要的，因为不同的节奏可以在随后的同步和匹配过程中得到补偿。图3（b）显示从扫描乐谱表示得到的扫描色谱图。

扫描乐谱页面的识别和基于内容的音频检索依赖于有效的音频匹配机制。现在，从音频记录或音乐扫描乐谱中抽取一段简短的乐曲片段，以摘录的形式进行查询，目标是从音频数据库中自动检索所有摘录对应的乐曲。相对于传统的音乐识别，因为同一个乐曲片段的不同解释，音频匹配允许语义随意变化。参考文献[3]介绍了基于色度表示的音频匹配方法。最近研究证明，音乐符号表示产生色度特征，例如上述OMR的获取过程与音频色谱图兼容。因此，色度特征可以用来对音乐文件的音乐符号和音频记录执行音频匹配和同步。

3.2音频索引和匹配

音频索引和匹配的关键是利用自动文档分析法减去同一音乐两种不同类型的数据（视觉和听觉音乐数据）所对应色谱图相同类型的表示，直接对两种类型数据的特征进行比较。也可以通过使用代码中描述的语义上有意义的向量来量化色度向量，进一步处理色度特征，实现有效对比。标准文本检索常用的索引结构是根据分配的代码向量，将特征存储在一些反向索引文件中。

现采用音频匹配来描述底层引擎中各种音乐检索和识别任务。基本的匹配方法如下：将存储库中每个文件转换为一个序列的十二维色度向量。实现过程中，使用一个特征1赫兹的采样率。将所有色度序列连接成一个色度特征序列(d0，…，dK-1)，用来保存文档范围。同样，将给定的查询音乐片段也转换成一个色度特征序列(q0，…，qL-1)。然后，将这个查询序列与数据库序列中连续向量L组成的所有子序列(dk，dk+1，…，dk+L-1)，k∈[0: K-L ]相比。这里使用距离测量Δ(k):=1-1∑L-1d,q，括号表示向量内Ll=0k+ll积，由此产生的曲线被称为匹配曲线[1]。注意，△最小值接近于“0”的数据库子序列对应于查询序列，这些子序列将构成基于内容检索所需的匹配[1]。因为保存了匹配文件的编号和精确位置，所以每个文档很容易被恢复。

到目前为止，还无法对查询片段与对应时间区域内的音频文件因时差而做出合理的说明。另外，当乐谱表示转换为特征表示时，需要设定一个可能会偏离对应音频文件的节奏。处理这样的节奏偏差，可以采用恢复到DTW的后继变量或者基于不同的采样率对各种色谱图进行多重查询的技术。特别是后者的技术支持上述索引结构促进音频匹配的有效计算。

3.3扫描乐谱的识别和标注

文档经过数字化处理，保存到数字图书馆之前需要进行适当的标注。在标注数字化音频记录时，必须指定每个记录的元数据，如标题、艺术家或者歌词等。除了人工标注，可以利用如Gracenote、DE-PARCON等专业数据库软件来标注各类元数据。而元数据的采集并不是一项轻松的任务，因为相对于旧的记录现有的数据库是不完整的，缺少特定类型要求的元数据或者包含错误和不一致。这些可通过抽取及合并多个数据源来改进。然而，因为有专业的数据提供商提供高质量的元数据，使得我们拥有了足够数量和质量的元数据。

扫描乐谱数字化后，可以通过扫描仪自动翻页功能标注每个页面，以往这个标注过程通常是手工完成的。现在，描述扫描乐谱自动标注的过程如图4。在扫描乐谱数字化过程中，假定音频数据库中包含的所有数字音频记录均已标注。首先，将音频文件转换为相应的音频色谱图并建立一个音频索引结构。其次，将每个扫描页面的乐谱转换为一个单独的扫描色谱图。查询每个扫描色谱图，计算音频文件的头部匹配。假定每个页面包含一个单一的音频文件。将基于扫描乐谱页面自动标注的元数据关联到相应的音频记录，如图4。根据假定，头部匹配能可靠地识别对应的音频文件。实验显示，这特别适用于OMR没有严重误差的情况。此外，所有段落的头部匹配由音乐中对应页面的音频记录组成，用于检索和浏览应用程序。

图4　扫描乐谱自动标注、匹配过程

可以使用多种策略支持单独曲目对应的乐谱页面到音频记录基于内容的比较。首先，从总谱中寻找缩进大的谱表。缩进通常表明一个新的乐章或音乐作品的开始，使用此信息，从包含缩进页创建的扫描色谱图开始，区分缩进大的谱表，以说明预期磁道变化。其次，将乐谱中的标题作为乐章或音乐作品的开始指标。此外，使用合适的算法，一些OMR提取错误可以在匹配步骤之前的后续步骤中被纠正。例如，在钢琴音乐中，五线谱左手和右手弹出的不同音调符号可以通过邻近的五线谱进行纠正。类似的，可以同时使用不同的OMR软件包从各种OMR提取结果获得稳定的匹配结果，改善OMR识别率。

3.4扫描-音频同步

一旦确定了扫描乐谱页面和对应的音频记录，两种类型音乐表现中语义相关的音符就自动链接。不同的对齐和同步程序提出了自动链接数个类型音乐表现的功能，从而协调给定音乐多个相关信息源。这个过程称为“扫描-音频”同步，目的是链接给定的乐谱扫描图像在语义上相对应时间音频记录的位置。

“扫描-音频”同步的基本思想是：将给定的扫描乐谱及相应的音频记录转换为色度特征序列，基于DTW等标准对齐技术，同步生成扫描色谱图和音频色谱图。具体来说，就是建一个成本矩阵，计算每个扫描色谱向量和音频色谱向量两两之间的距离，通过动态编程（DP）从这个矩阵决定一个最佳成本对齐路径[1]。为了应对全球性调优音频记录的变化，执行色度循环转移，通过两个色度序列的时间对齐矩阵编码生成路径。而OMR输出的空间信息指定了每个扫描色度向量到一个扫描乐谱图像的相应区域。空间信息与“扫描-音频”同步相结合，可以得到扫描图像与音频记录的链接结构。

音乐的丢失或重复等结构性差异将影响“扫描-音频”同步的质量。例如，乐谱可能包含部分不在音频记录中的内容或者是音频记录可能包含额外重复的不存在或不能识别的乐谱。这种结构性的差异可能是由于OMR错误或者源于乐谱没有严格遵守组织要求。局部相似的音乐表现之间的同步问题也值得关注。例如，音乐作品中的音频和乐谱表现偏离了音高或者音长，总谱中的琶音、颤音、花音或者其他装饰音存在歧义等。通常，这类差异在一定的限制条件下对整体同步结果几乎没有影响。然而，节奏的显著差异在同步过程中却可能导致问题出现。此外，对于一个给定的音频记录，不能保证其基于特定的乐谱版本是同步的。

4用户多通道音乐访问界面

4.1多通道音乐表示

现给出多通道音乐表示的核心组件，视图文档查看器。文档查看器允许同步播放当前选定音乐的相关音乐内容，包括音频记录、乐谱、歌词和视频。确切地说，除了播放音频记录，它提供了包括乐谱、歌词和视频的3种可视化播放模式。例如，重复播放音频记录，乐谱和歌词继续同步显示。用户可以直观地跟踪音频记录当前播放的旋律或当前传唱的话语。由于多通道的音乐欣赏方式，文档查看器可以被作为视频播放器。此外，还提供先进的用户交互选项，如导航和查询优化。

文档查看器分为顶部、中心和底部3个区域。顶部区域包含模式选项卡、当前选定音乐的标题以及用于变换影音播放乐谱或者音频记录的按钮。除了听觉模式以外，用户还可以通过模式选项卡自由变换用于视听演示的一段音乐作品的文档模式。点击选项卡中乐谱或者封面艺术图标，弹出相应的菜单列表，列出了与音乐相关的所有可用的内容，用户可以选择用于播放的音频或视频内容。例如，如果一段音乐作品有不同的音频记录可用，用户可以选择他想听的具体音频记录。通过这项功能，用户可以在保留音乐实际播放位置的同时切换到不同的音频记录，还可以对不同的音频记录进行比较。类似的，多个可用的乐谱之间也可以切换。中心区域显示各种可视化内容，根据当前选择的可视化模式，为用户提供乐谱视图、歌词视图或视频视图。底部区域显示一个时间轴，允许用户通过移动滑动按钮调整播放位置。时间轴的下方，还有更多的按钮来控制播放状态和播放位置。控制按钮保持不变，标签变换取决于当前选定的可视化模式。

4.2多通道查询模式

基于内容的查询到目前为止，有基于歌词的检索和基于音频匹配的乐谱检索两种模式，且通过索引技术可以提高检索效率。

歌词检索允许录入几句歌词作为文本查询，确定歌词在音频记录中的位置。歌词文本文档的位置映射到音频记录的相应时间段。单词或者音节的开始时间都给出明确的音乐背景，反之，这些信息被用于歌词到音频记录的同步。随后，使用基于反向文件索引技术的全文检索和增强的歌词搜索。搜索的容错功能允许歌词查询出现拼写错误和省略句。

基于乐谱检索的查询模式如下：在视觉形态下，选择乐谱页面的一部分作为查询表述。系统检索所有在音频记录中选定的音乐摘要。利用同步技术，将相关音频记录的片段用于搜索过程，而不是查询选定的乐谱摘要。从摘要获取一系列音频特征，随后在音频特征索引的基础上执行基于特征的查询。由于可以提取音乐片段和音乐潜在的低级别连续特征，音频检索系统针对音质、乐器和响度等方面的变化有很好的适应性，因此能够发现相似的音乐片段。详细资料见参考文献[4]。

4.3基于内容的多模式检索和排列

系统接收到提交的查询包后，立即打开查询包，并根据其指定的查询类型分派适当的查询引擎。查询引擎互相独立，且每个类型查询返回一个同类型的匹配列表。每个匹配段列表由文档ID、匹配段的位置和排序值组成。在基于内容的查询情况下，匹配段通常是文档的一小部分。然而，由于文档匹配采用元数据描述，所以匹配段的匹配范围是从文档的开始到结束。

由于不同文档类型（如音频记录、乐谱和歌词文档）的同步，所有匹配段的边界可以用时间域表示为开始时间戳和结束时间戳[1]。因此，随后的综合排序和合并中，所有匹配段都是直接进行对比。不同查询引擎返回的多个结果列表排序、合并成一个单一的综合结果列表。下面采用自底向上的方法来进行说明。

每个查询引擎返回的结果列表由文档ID、匹配段列表ID组成。将这些段列表插入一个哈希表，一个数据条目存储一段乐曲的ID和相关段列表。对于每个插入的段列表，均有各自的存储方式。与同一段乐曲相关的所有段列表集成存储在一个哈希表数据条目中。随后，为每个包含段列表的哈希表条目执行合并。

两个段列表的合并步骤如下：设L1:=第i个条目的k段列表为，其中表示起始时间戳、eik表示结束时间戳、rik表示排序值，且每个段列表对应的形态没有重叠部分，合并段列表Lk和Ll到综合列表L。段ski与列表的其他任何段slj，如果没有时间上的重叠，段sik直接复制到L列表；否则和slj合并到一个新的段列表)，并将新的段列表插入L列表[1]。时间重叠的部分同时反映了产生的点击数，因此，希望获得更高的排名。rik，rjl在段列表有时间重叠部分的情况下，为了提升排名，定义排序值为r:=(rik +rjl)∙fboost，1≤fboost≤M为全局常量系数。m个段列表的合并则是不断进行迭代，直到不存在剩余的段列表。当所有段列表合并成一个单一的综合列表时，所有段的排序值通过应用因子归化为在区间[0,1 ]上的最终排序值。只要每个列表Lk的匹配段ik)的开始时间戳bki按升序排序，可以直接执行该算法计算线性列表长度的时间复杂度[1]。

为每段乐曲导入其综合列表的多模式匹配段和分配的排序值。一段乐曲的整体排序值由其综合段列表的最大排序值组成。最后，将每段乐曲按各自的排序值降序排序放入一个新的结果列表。最终的结果列表中，乐曲匹配的形态越多分配到的排序值越高，出现在列表中的位置就越靠前；反之，乐曲匹配的形态越少，出现在列表中的位置就越靠后。

4.4查询结果显示

通常情况下，搜索引擎为用户直接提供一个由单一文件组成列表项的结果列表。然而，在音乐领域，一段乐曲有多种不同形态的文档类型（如音频记录、乐谱、歌词）表示。

该系统框架中，结果列表显示关于查询匹配的乐曲片段，文档查看器提供访问属于当前选中乐曲的全部索引内容。每段乐曲呈现给用户的匹配结果不在文档层，而是当前查询包含的一个或多个匹配的文档表示。用户查询匹配属于同一乐曲的所有文档概括在一个列表项中。列表项显示艺术家名字、乐曲标题、歌词摘录以及匹配文档的数量。文档查看器则给出了更详细的匹配文档视图和准确的匹配位置。使用时间轴上的滑动按钮除了调整当前的播放位置，还用来显示用于播放当前选定的多模式内容的匹配位置。

4.5查询优化和跨通道导航

在结果列表中，对于每段乐曲检索，用户可以通过快捷菜单选择“从艺术家获得更多作品标题”选项，请求获得同一位艺术家更多的作品链接。一旦用户选择该项，将刷新查询包，重建一个由艺术家名字和随后执行的新搜索组成的简单元数据查询，最终结果的更新列表显示数据库中这位艺术家所有的作品。

用户可以在视觉内容的查询实例中利用基于内容的搜索功能，选择部分乐谱页面或歌词文本作为新的查询。用户还可以选择开始一个基于选定部分的全新搜索或者添加部分查询到查询包。部分乐谱可能包含总谱和文本两种形态，用户可以选择同时查询两种形态或者是分开查询。

沿着文档查看器底部的时间轴显示多通道匹配段的内容，可以同时用于导航的目的。通过点击时间轴上的滑动按钮在相应的时间位置开始播放或继续播放。此功能允许直接跳转到用户查询的匹配段。

5　结语

本系统架构描述了音乐数字图书馆的系统框架结构和基本功能，满足了用户基本需求，但离实际应用还存在着很大的差距，未来需要改进的工作是多方面的。例如，系统工作流程的改进、进一步适应相关处理模式和文档类型、预处理时间的详细评估、搜索时间和搜索质量以及同步结果的评审等，都需要在日后的工作中不断进行完善。

参考文献：

[1] David，D.C.V.，Michael，C.F.M.·A digital library framework for heterogeneous music collections：from document acqui⁃sition to cross-modal interaction[J]. Int J Digit Libr，2012 （12）：53-71.

[2] Hu，N.，Dannenberg，R.，Tzanetakis，G.·Polyphonic audio matching and alignment for music retrieval[J].Proceeding of the 4th IEEE Workshop on Applications of Signal Process⁃ing to Audio and Acoustics（WASPAA），2003.

[3] Kurth，F.，Muller，M·Efficient index-based audio matching. IEEE Trans[J]. Audio Speech Lang. Process，2008（2）：382-395.

[4] Kurth，F.·Automated synchronization of scanned sheet music with audio recording[J].Proceeding of the 8th International Conference on Music Information Retrieval（ISMIR），2007 （b）：261-266.

喻亚琴女，1981年生。本科学历，馆员。

收稿日期：（2015-06-02；责编：姚雪梅。）