[发明专利]一种基于演唱者声音特质的歌曲推荐方法

权利要求书

1.一种基于演唱者声音特质的歌曲推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S1：分析曲库中歌曲的简谱信息，得到各个歌曲的MIDI音高基准序列，分析出歌曲的音级分布直方图，得到各个歌曲的演唱音域要求；

步骤S2：采用MELODIA算法分析用户清唱录音文件，得到演唱者演唱该歌曲的MIDI音高值序列，取得步骤S1中得到的同一歌曲的MIDI音高基准序列，计算演唱者的基准演唱能力，提取其演唱音域；

步骤S3：对歌手的清唱文件提取时频信号表征，输入到深度卷积神经网络中对网络进行迭代训练，得到训练好的深度卷积神经网络及人声音色嵌入空间；

步骤S4：根据歌手的清唱文件提取时频信号表征，将其输入到步骤S3中训练好的深度卷积神经网络中，网络的输出对应于人声音色嵌入空间的3维音色特征向量，将这3维音色特征向量作为原唱歌手的人声音色表征；

步骤S5：分析演唱者的清唱声音片段，同样采用步骤S4的方法，得到人声音色嵌入空间中的一组3维音色特征向量，作为演唱者人声音色表征；

步骤S6：根据歌曲的演唱音域要求和演唱者的演唱音域，计算出用户与歌曲之间的音域匹配度；

步骤S7：根据原唱歌手和演唱者的人声音色表征，计算演唱者与各歌手的音色相似度；

步骤S8：根据音域匹配度和音色相似度，计算曲库中每首歌曲对于该用户的推荐度。

2.根据权利要求1所述的一种基于演唱者声音特质的歌曲推荐方法，其特征在于：所述步骤S6具体包括以下步骤：

步骤S61：根据歌曲音级分布直方图得到每个音级的权重，每个音级的权重等于该音级出现的次数除以该歌曲中所有音级出现次数的总和，计算公式的定义具体为：

其中，num(X)表示音级X在简谱中出现的次数，X_max表示简谱中音符的最大MIDI值，X_min表示简谱中音符的最小MIDI值；

步骤S62：利用歌曲的音级分布情况与用户在各个音级的演唱能力评估值，计算出用户演唱音域与歌曲音域要求的匹配度，音域匹配度的计算公式的定义具体为：

其中，U(X)表示用户在音级X上的演唱能力评估值。

3.根据权利要求1所述的一种基于演唱者声音特质的歌曲推荐方法，其特征在于：所述步骤S7中，演唱者的声音片段嵌入到音色嵌入空间中后，分别计算演唱者与嵌入空间中各歌手的音色相似度，音色相似度的计算公式的定义具体为：

Tim_sim(u,s)＝1-tanh(μ||Z1-Z2||²)

其中，||Z1-Z2||²表示两点之间的欧氏距离，μ为经验系数，tanh为双曲正切函数。

4.根据权利要求1所述的一种基于演唱者声音特质的歌曲推荐方法，其特征在于：所述步骤S8中，在进行最终的推荐时，综合考虑用户的演唱音域与曲库中歌曲的音域要求的匹配度以及用户的音色与曲库中歌手的音色相似性，计算曲库中每首歌曲对于该用户的推荐度，推荐度的计算公式的定义具体为：

Recom(u,s)＝cRan_mat(u,s)+(1-c)Tim_sim(u,s)

其中，Recom(u,s)表示歌曲s对于用户u的推荐度，Ran_mat(u,s)表示歌曲s对于用户u的音域匹配度，Tim_sim(u,s)表示用户u的音色与歌曲s的原唱歌手音色的相似度，c取值为0.7。