[发明专利]一种将图像转换为音乐的处理方法及服务器有效
申请号: | 201710237025.7 | 申请日: | 2017-04-12 |
公开(公告)号: | CN107239482B | 公开(公告)日: | 2019-11-15 |
发明(设计)人: | 吴海涛;李大朋;郝巍娜;李延坤;张烨;崔萌萌 | 申请(专利权)人: | 中国科学院光电研究院 |
主分类号: | G06F16/68 | 分类号: | G06F16/68 |
代理公司: | 11002 北京路浩知识产权代理有限公司 | 代理人: | 王庆龙<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 100094*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 转换 音乐 处理 方法 服务器 | ||
1.一种将图像转换为音乐的处理方法,其特征在于,包括:
获取携带有所述图像的情景信息的图像向量;
根据所述图像向量和第一预设规则,生成与所述情景信息对应的音乐向量集合;
根据所述音乐向量集合和第二预设规则,生成音乐;
所述音乐向量集合中的每个音乐向量包括有旋律要素,所述旋律要素包括有乐曲趋势,相应的,所述根据所述音乐向量集合和第二预设规则,生成音乐,包括:
随机选择所述音乐向量集合中的一个作为目标音乐向量;
随机重构所述目标音乐向量中的乐曲趋势;
根据所述第二预设规则中的样本音乐向量对应的样本音乐,为重构乐曲趋势后的目标音乐向量生成相应的音乐。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述图像向量和第一预设规则,生成与所述情景信息对应的音乐向量集合,包括:
将所述图像向量转化为与所述第一预设规则中的样本图像向量维数相同的标准化的图像向量;
根据所述第一预设规则中的样本图像向量对应的样本音乐向量,为标准化后的图像向量生成相应的音乐向量;
将所述音乐向量组成所述音乐向量集合。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一预设规则为经过学习训练后的递归神经网络。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述随机重构所述目标音乐向量中的乐曲趋势,包括:
对所述乐曲趋势进行随机间隔重采样;
若判断获知所述随机间隔重采样的累积采样时间段达到预设值,则终止随机间隔重采样;
将终止时刻所获得的随机间隔重采样得到的乐曲趋势作为重构后的乐曲趋势。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二预设规则为经过学习训练后的层级递归神经网络。
6.一种将图像转换为音乐的服务器,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取携带有所述图像的情景信息的图像向量;
第一生成模块,用于根据所述图像向量和第一预设规则,生成与所述情景信息对应的音乐向量集合;
第二生成模块,用于根据所述音乐向量集合和第二预设规则,生成音乐;
所述音乐向量集合中的每个音乐向量包括有旋律要素,所述旋律要素包括有乐曲趋势,相应的,所述第二生成模块具体用于:
随机选择所述音乐向量集合中的一个作为目标音乐向量;
随机重构所述目标音乐向量中的乐曲趋势;
根据所述第二预设规则中的样本音乐向量对应的样本音乐,为重构乐曲趋势后的目标音乐向量生成相应的音乐。
7.根据权利要求6所述的服务器,其特征在于,所述第一生成模块具体用于:
将所述图像向量转化为与所述第一预设规则中的样本图像向量维数相同的标准化的图像向量;
根据所述第一预设规则中的样本图像向量对应的样本音乐向量,为标准化后的图像向量生成相应的音乐向量;
将所述音乐向量组成所述音乐向量集合。
8.根据权利要求6所述的服务器,其特征在于,所述第一预设规则为经过学习训练后的递归神经网络。
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