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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115221474A(43)申请公布日2022.10.21(21)申请号202210837464.2(22)申请日2022.07.15(71)申请人广州虎牙信息科技有限公司地址511495广东省广州市番禺区钟村街(汉溪商业中心)泽溪街13号1401(72)发明人李泽轩张文伟陈江(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463专利代理师张欣欣(51)Int.Cl.G06F21/10(2013.01)G10L25/24(2013.01)G10L25/30(2013.01)G10L25/51(2013.01)权利要求书2页说明书11页附图8页(54)发明名称音乐相似度检测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明涉及音频处理技术领域,提供一种音乐相似度检测方法、装置、电子设备及存储介质。通过对待检测音乐片段进行预处理,得到待检测音乐片段的CQT特征;并将待检测音乐片段的CQT特征输入预设模型,得到待检测音乐片段的第一特征向量;再根据第一特征向量和预先建立的音乐库,对待检测音乐片段进行相似度检测。通过CQT特征和特征向量体现待检测音乐片段的特征,并结合音乐库进行相似度检测,从而实现了自动检测,缩短了审核周期和提高了审核效率。CN115221474ACN115221474A权利要求书1/2页1.一种音乐相似度检测方法,其特征在于,所述方法包括:对待检测音乐片段进行预处理,得到所述待检测音乐片段的CQT特征;将所述待检测音乐片段的CQT特征输入预设模型,得到所述待检测音乐片段的第一特征向量;根据所述第一特征向量和预先建立的音乐库,对所述待检测音乐片段进行相似度检测。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述待检测音乐片段的CQT特征输入预设模型,得到所述待检测音乐片段的第一特征向量的步骤,包括:将所述待检测音乐片段的CQT特征输入所述预设模型的卷积网络并进行卷积处理,得到多个特征图;利用所述预设模型的特征正则化层对所述多个特征图进行特征正则化处理,得到正则化向量;利用所述预设模型的全连接层对所述正则化向量进行全连接处理,得到所述第一特征向量。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述利用所述预设模型的特征正则化层对所述多个特征图进行特征正则化处理,得到正则化向量的步骤,包括:利用所述预设模型的特征正则化层将每个所述特征图转换为一维张量并进行拼接,得到拼接后的特征图矩阵;对所述拼接后的特征图矩阵进行转置,得到转置矩阵;将所述拼接后的特征图矩阵与所述转置矩阵相乘,得到正则化后的特征图矩阵;从所述正则化后的特征图矩阵的每行元素中选取最大的元素,得到所述正则化向量。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述音乐库包括多个音频片段的第二特征向量;所述根据所述第一特征向量和预先建立的音乐库,对所述待检测音乐片段进行相似度检测的步骤,包括:计算所述第一特征向量与每个所述第二特征向量的余弦相似度;若存在所述余弦相似度大于预设阈值,则判定所述待检测音乐片段存在侵权风险;若全部余弦相似度均未大于所述预设阈值,则判定所述待检测音乐片段未存在侵权风险。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在对待检测音乐片段进行预处理,得到所述待检测音乐片段的CQT特征的步骤之前,所述方法还包括:根据用户在内容上传界面的交互操作获得作品内容;从所述作品内容中提取所述待检测音乐片段。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述音乐库包括多个音乐片段的名称,所述方法还包括:若所述待检测音乐片段经相似度检测存在侵权风险,则获取与所述待检测音乐片段存在侵权关系的目标音乐片段的名称;在审核结果界面显示所述目标音乐片段的名称和提示信息,所述提示信息用于提示用户所述作品内容存在侵权风险。2CN115221474A权利要求书2/2页7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设模型是按照以下方式获得的:获取多个音乐音频样本,并按照时间顺序将每个所述音乐音频样本划分为多个音乐片段样本,得到每个所述音乐片段样本;其中,所述音乐音频样本中任意两个相邻的音乐片段样本具有相同的音频帧;对每个所述音乐片段样本进行预处理,得到每个所述音乐片段样本的CQT特征;对属于同一音乐音频样本的全部音乐片段样本的CQT特征进行降维处理和聚类分析,得到每个所述音乐片段样本的标签;根据预设损失函数和每个所述音乐片段样本的标签,对基础模型进行训练得到所述预设模型。8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述音乐库是按照以下方式获得的:获取多个待入库音乐音频;每个所述待入库音乐音频均具有名称且包括多个音乐片段;对每个所述音乐片段进行预处理,得到每个所述音乐片段的CQT特征;将每个所述音乐片段的CQT特征输入