[发明专利]音乐匹配运动的方法及系统

权利要求书

1.一种音乐匹配运动的方法，其特征在于，包括：

提取多个样本音乐的音频信号，以获取每个所述样本音乐的音乐底层描述信息，任一所述样本音乐均对应一音乐标签信息；

建立所述音乐底层描述信息与所述音乐标签信息的映射关系；

根据每个所述样本音乐的运动状态属性及所述映射关系，建立音乐运动属性评分模型，具体地为：采用logistic回归模型，将所述运动状态属性和所述映射关系中的所述音乐标签信息作为参数，通过多次反复的迭代以及参数的选择调整，获得所述音乐运动属性评分模型；

提取当前音乐的音频信号，以获取所述当前音乐的当前音乐底层描述信息及对应的当前音乐标签信息；

将所述当前音乐标签信息代入所述音乐运动属性评分模型中，以获取所述当前音乐的当前运动属性评分，并根据所述当前运动属性评分判断所述当前音乐与运动的匹配度。

2.根据权利要求1所述的音乐匹配运动的方法，其特征在于，所述提取多个样本音乐的音频信号，以获取每个所述样本音乐的音乐底层描述信息的步骤包括：

提取多个样本音乐的音频信号，通过滤波器组将每个所述样本音乐的音频信号分解成多个互不重叠的频率子带；

计算任一所述频率子带的幅度包络，并对任一所述幅度包络进行差分处理和半波整流处理，以获得每个所述样本音乐的表示起始时间的峰值序列；

根据所述峰值序列的分布情况，获得每个所述样本音乐的音乐底层描述信息。

3.根据权利要求2所述的音乐匹配运动的方法，其特征在于，所述音乐底层描述信息包括调子、和弦、频率和变奏情况。

4.根据权利要求2所述的音乐匹配运动的方法，其特征在于，所述提取多个样本音乐的音频信号的步骤包括：

通过低通滤波器获得所述多个样本音乐在50Hz～200Hz的音频信号。

5.一种音乐匹配运动的系统，其特征在于，包括：

第一提取模块，用于提取多个样本音乐的音频信号，以获取每个所述样本音乐的音乐底层描述信息，任一所述样本音乐均对应一音乐标签信息；

映射关系建立模块，用于建立所述音乐底层描述信息与所述音乐标签信息的映射关系；

评分模型建立模块，用于根据每个所述样本音乐的运动状态属性及所述映射关系，建立音乐运动属性评分模型，具体地为：采用logistic回归模型，将所述运动状态属性和所述映射关系中的所述音乐标签信息作为参数，通过多次反复的迭代以及参数的选择调整，获得所述音乐运动属性评分模型；

第二提取模块，用于提取当前音乐的音频信号，以获取所述当前音乐的当前音乐底层描述信息及对应的当前音乐标签信息；

运动属性评分模块，用于将所述当前音乐标签信息代入所述音乐运动属性评分模型中，以获取所述当前音乐的当前运动属性评分，并根据所述当前运动属性评分判断所述当前音乐与运动的匹配度。

6.根据权利要求5所述的音乐匹配运动的系统，其特征在于，所述第一提取模块具体用于：

提取多个样本音乐的音频信号，通过滤波器组将每个所述样本音乐的音频信号分解成多个互不重叠的频率子带；

计算任一所述频率子带的幅度包络，并对任一所述幅度包络进行差分处理和半波整流处理，以获得每个所述样本音乐的表示起始时间的峰值序列；

根据所述峰值序列的分布情况，获得每个所述样本音乐的音乐底层描述信息。

7.根据权利要求6所述的音乐匹配运动的系统，其特征在于，所述音乐底层描述信息包括调子、和弦、频率和变奏情况。

8.根据权利要求7所述的音乐匹配运动的系统，其特征在于，所述第一提取模块还用于：

通过低通滤波器获得所述多个样本音乐在50Hz～200Hz的音频信号。