[发明专利]一种歌曲识别方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202110342525.3 | 申请日: | 2021-03-30 |
公开(公告)号: | CN115146105A | 公开(公告)日: | 2022-10-04 |
发明(设计)人: | 张冉;王晓瑞;李岩 | 申请(专利权)人: | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/65 | 分类号: | G06F16/65;G06F16/632;G06F16/683;G06K9/62;G06F16/68 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 王英 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 歌曲 识别 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种歌曲识别方法,其特征在于,包括:
采用预先构建的分类模型对待检测音频片段进行特征提取,得到所述待检测音频片段的特征信息;
将所述待检测音频片段的特征信息与原唱音频的特征信息进行比较;
若所述待检测音频片段的特征信息与所述原唱音频的特征信息之间的相似度大于预设相似度,则确定所述待检测音频片段为翻唱音频;
其中,所述分类模型用于提取音频样本的特征,并基于所述音频样本的特征识别所述音频样本的对应的原唱音频标识。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,提取的所述特征信息为所述分类模型的瓶颈特征;
其中,所述分类模型是根据以下方法构建的:
获取所述音频样本及其对应的标注标签,所述标注标签包括所述音频样本对应的原唱音频的标识;
将所述音频样本输入所述分类模型以使所述分类模型输出所述音频样本的预测标签;
基于所述预测标签和所述标注标签之间的损失,训练所述分类模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对待检测音频片段进行特征提取之前,所述方法还包括:
获取多个验证样本,所述验证样本中包括所述音频样本之外的音频片段;
将所述多个验证样本输入所述分类模型,得到各验证样本的特征信息;
由原唱音频对应的验证样本和所述原唱音频的翻唱音频对应的验证样本构成第一类样本对,并由不同音乐的验证样本构成第二类样本对,得到多个第一类样本对中两样本的相似度,以及多个第二类样本对中两样本的相似度;
对多个第一类样本对中两样本的相似度,以及多个第二类样本对中两样本的相似度进行分类处理,得到能够区分第一类样本对和第二类样本对的分界点作为所述预设相似度。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用预先构建的分类模型对待检测音频片段进行特征提取,包括:
获取所述待检测音频片段的梅尔倒谱系数;
采用所述分类模型对所述梅尔倒谱系数进行特征提取。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用预先构建的分类模型对待检测音频片段进行特征提取之前,所述方法还包括:
将待检测音频等间隔切分为指定时长的多个音频段,得到所述待检测音频片段,其中,所述待检测音频片段为所述多个音频段的任一段。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,通过以下方式获取所述待检测音频片段的梅尔倒谱系数:
基于预设窗长、预设每帧移动距离、以及预设梅尔倒谱系数的维度,对所述待检测音频片段进行分帧加窗,确定所述待检测音频片段的梅尔倒谱系数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用预先构建的分类模型对待检测音频片段进行特征提取,包括:
将所述待检测音频片段输入至所述分类模型,进行特征提取,输出所述待检测音频片段的预测标签、以及所述分类模型的瓶颈特征;
在所述将所述待检测音频片段的特征信息与原唱音频的特征信息进行比较之前,所述方法还包括:
基于所述音频样本的预测标签,在所述原唱音频中筛选与所述待检测音频片段的预测标签关联度大于预设标签关联度的原唱音频作为与所述待检测音频片段的特征信息进行比较的原唱音频。
8.一种歌曲识别装置,其特征在于,包括:
特征提取单元,被配置为执行采用预先构建的分类模型对待检测音频片段进行特征提取,得到所述待检测音频片段的特征信息;
比较单元,被配置为执行将所述待检测音频片段的特征信息与原唱音频的特征信息进行比较;
确定单元,被配置为执行若所述待检测音频片段的特征信息与所述原唱音频的特征信息之间的相似度大于预设相似度,则确定所述待检测音频片段为翻唱音频;
其中,所述分类模型用于提取音频样本的特征,并基于所述音频样本的特征识别所述音频样本的对应的原唱音频标识。
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