[发明专利]一种音频质量评价方法及系统

说明书

本发明实施例涉及一种音频质量评价方法及系统，该方法包括：将测试文件输入至音频质量训练模型，其中音频质量训练模型为对样本文件进行训练获取的模型；利用音频质量训练模型，对测试文件进行训练，获取训练结果；根据训练结果，确定音频文件的音频质量。通过将样本文件转换为声谱图，并对所述声谱图做相应处理后，进行训练。获取音频质量训练模型，利用该音频质量训练模型对测试文件进行测试。将音频识别问题转化为图像识别问题，实现了歌曲主观质量的自动化标注。有效的评价出演唱者的嗓音质量，实现了歌曲主观质量的自动化标注，而且利用声谱图可以很好的识别出演唱者的演唱质量。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种音频质量评价方法及系统。

背景技术

最近来随着经济水平的不断提高，人们对精神层面也越来越关注，经常在家或去KTV等场所进行K歌娱乐，并应用软件对演唱的歌曲进行评价。常见评价歌曲演唱方法是基于唱歌的节拍，即只要节拍对上即可。这并不能很好的评价唱歌者歌唱的到底好不好，只能判断出是否合拍。

发明内容

本发明为了能够有效的评价出演唱者的嗓音质量，提供了一种音频质量评价方法及系统。

一方面，提供了一种音频质量评价方法，包括：将测试文件输入至音频质量训练模型，其中音频质量训练模型为对样本文件进行训练获取的模型；利用音频质量训练模型，对测试文件进行训练，获取训练结果；根据训练结果，确定音频文件的音频质量。

优选地，将测试文件输入至音频质量训练模型之前，方法还包括:制作音频质量训练模型。

进一步优选地，制作音频质量训练模型，具体包括:将样本文件转换为声谱图；对声谱图进行灰度处理，生成与声谱图对应的灰度图；对灰度图进行缩放；并对进行缩放后的灰度图进行训练，获取音频质量训练模型。

优选地，将样本文件转换为声谱图，包括：采用短时傅里叶变换，将样本文件转换为声谱图。

优选地，对进行缩放后的灰度图进行训练，获取音频质量训练模型，具体包括：利用卷积神经网络算法，对进行缩放后的灰度图进行训练，获取音频质量训练模型。

另一方面，提供了一种音频质量评价系统，包括：输入模块，用于将测试文件输入至音频质量训练模型，其中音频质量训练模型为对样本文件进行训练获取的模型；训练模块，用于利用音频质量训练模型，对测试文件进行训练，获取训练结果；质量评价模块，用于根据训练结果，确定音频文件的音频质量。

优选地，训练模块还用于，制作音频质量训练模型。

进一步优选地，训练模块具体用于：将样本文件转换为声谱图；对声谱图进行灰度处理，生成与声谱图对应的灰度图；对灰度图进行缩放；并对进行缩放后的灰度图进行训练，获取音频质量训练模型。

优选地，训练模块具体用于：采用短时傅里叶变换，将样本文件转换为声谱图。

优选地，训练模块具体用于：利用卷积神经网络算法，对进行缩放后的灰度图进行训练，获取音频质量训练模型。

本发明实施例提供的一种音频质量评价方法，通过将样本文件转换为声谱图，并对所述声谱图做相应处理后，进行训练。获取音频质量训练模型，利用该音频质量训练模型对测试文件进行测试。将音频识别问题转化为图像识别问题，实现了歌曲主观质量的自动化标注。有效的评价出演唱者的嗓音质量实现了歌曲主观质量的自动化标注，而且利用声谱图可以很好的识别出演唱者的演唱质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1为本发明实施例提供的一种音频质量评价方法的流程图；