基于人工智能的多媒体数据库在线整合系统设计是一个涉及多个IT领域的复杂项目，它不仅包括传统数据库管理系统的知识，还涵盖了人工智能、多媒体数据处理、分布式数据库系统设计、数据清洗和系统测试等方面的内容。接下来将详细介绍这些知识点。
### 1. 多媒体数据库的概念
多媒体数据库是指能够存储和管理多媒体数据（如音频、视频、图像、动画等）的数据库系统。多媒体数据类型多样、数据量大，并且具有时间序列和空间序列的特点。它们对于存储、检索、处理、分析和理解有着更高的要求。
### 2. 人工智能在数据处理中的应用
人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，在数据处理中的应用越来越广泛。贝叶斯学习方法是机器学习中的一种，它能够根据已有数据计算出新的数据属于特定类别的概率，用于预测或分类等任务。在多媒体数据库系统中，贝叶斯学习可用于数据清洗，自动识别并修正错误或无效的数据。
### 3. 分布式数据库系统的构建
随着数据量的增长，传统的集中式数据库已无法满足高性能和高可用性需求。分布式数据库系统通过网络将数据分布在多台计算机上，可以实现数据的并行处理和高可靠存储。系统设计者利用MySQL构建分布式数据库，以提高处理多媒体数据的能力。
### 4. 数据库优化和高速数据传输接口
为了适应多媒体数据的特性，系统硬件框架中必须增加高速数据传输接口。这包括网络接口、存储接口等，以保证数据能迅速、可靠地在多媒体设备、数据库服务器和用户之间传输。中央控制主机的优化可以确保系统能高效地处理多媒体数据请求，提升人机交互体验。
### 5. 语言编程和数据库整合
C语言是系统设计中常用的编程语言之一，以其高效和灵活而著称。在数据库整合过程中，使用C语言可以编写出控制数据库行为的程序，实现复杂的数据库操作逻辑，比如数据集成、转换和迁移等。
### 6. 系统设计和测试
系统设计是建立一个高效、稳定、可扩展的多媒体数据库在线整合系统的关键。设计时需要考虑硬件和软件架构，系统间的接口兼容性，以及用户界面的友好性等。系统测试是验证系统功能和性能的步骤，它涉及多个方面，包括但不限于查询交互性测试、性能测试、压力测试等。
### 7. 系统查询交互性测试
查询交互性测试主要评估系统对于用户查询请求的响应能力和交互体验。在本次设计中，测试分为文字查询和MySQL C语音查询两部分，分别评估了文本输入和语音输入对于查询功能的影响。通过对比不同系统的测试结果，可以看出该系统在查询交互性方面的优势。
### 8. 关键技术的应用
在整个系统设计过程中，关键词所指涉的技术包括：多媒体数据库、在线整合、人工智能、数据清洗和系统设计。这些技术都是构建高效多媒体数据库在线整合系统不可或缺的部分。
### 9. 文献标识和中图分类号
本篇文档还涉及了学术论文的格式问题，比如引用格式、DOI、文献标识码和文章编号等。中图分类号则是指按照《中国图书馆分类法》进行的分类。
### 结语
基于人工智能的多媒体数据库在线整合系统设计是一项复杂的工程，它集合了现代信息技术的多个重要分支。通过不断的研究和实践，可以更好地管理和利用多媒体数据，为用户带来更好的交互体验。此系统设计的实施将推动相关技术的进步，并在实际应用中展现巨大的潜力和价值。
