一种伴奏分类方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111061909A(43)申请公布日2020.04.24(21)申请号201911155290.6(22)申请日2019.11.22(71)申请人腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司地址518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(72)发明人徐东(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人郝传鑫熊永强(51)Int.Cl.G06F16/65(2019.01)G06F16/68(2019.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书17页附图3页(54)发明名称一种伴奏分类方法和装置(57)摘要本申请实施例公开了一种伴奏分类方法及装置，该方法包括：获取目标伴奏的第一类音频特征，再对该目标伴奏的第一类音频特征中各种音频特征进行数据标准化处理，以得到该目标伴奏的第一特征集合，并将该目标伴奏的第一特征集合输入第一分类模型中进行处理，获取该第一分类模型针对该第一特征集合输出的第一概率值，当该第一概率值大于第一分类阈值时，确定该目标伴奏的伴奏类别为第一类伴奏；当该第一概率值小于或等于该第一分类阈值时，确定该目标伴奏的伴奏类别为其他类伴奏。采用本申请实施例，可以对伴奏进行快速有效的分类，提高伴奏分类效率，减少人力成本。CN111061909ACN111061909A权利要求书1/3页1.一种伴奏分类方法，其特征在于，包括：获取目标伴奏的第一类音频特征，所述第一类音频特征中包括至少一种音频特征；对所述目标伴奏的第一类音频特征中各种音频特征进行数据标准化处理，以得到所述目标伴奏的第一特征集合，所述第一特征集合中包括至少一种音频特征；将所述第一特征集合输入第一分类模型中进行处理，所述第一分类模型为卷积神经网络模型；获取所述第一分类模型针对所述第一特征集合输出的第一概率值；若所述第一概率值大于第一分类阈值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为第一类伴奏；若所述第一概率值小于或等于所述第一分类阈值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为其他类伴奏。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类音频特征包括梅尔频谱特征、相对频谱变换-感知线性预测RASTA-PLP特征、感知线性预测PLP系数中的至少一种；所述确定所述目标伴奏的伴奏类别为其他类伴奏包括：获取所述目标伴奏的第二类音频特征，所述第二类音频特征包括所述第一类音频特征，所述第二类音频特征还包括谱熵、RASTA-PLP特征的一阶差分系数、RASTA-PLP特征的二阶差分系数中的至少一种；根据所述目标伴奏的第二类音频特征确定出第二概率值；若所述第二概率值大于第二分类阈值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为第二类伴奏。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第二概率值小于或等于所述第二分类阈值，则获取所述目标伴奏的第三类音频特征，所述第三类音频特征包括所述第二类音频特征，所述第三类音频特征还包括频谱滚降、谐波强度的连续性特征、突变静音特征中的至少一种；根据所述目标伴奏的第三类音频特征确定出分类值，并根据所述分类值确定所述目标伴奏的伴奏类别。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标伴奏的第三类音频特征确定出分类值，并根据所述分类值确定所述目标伴奏的伴奏类别，包括：对所述目标伴奏的第三类音频特征中每种音频特征进行数据标准化处理，以得到所述目标伴奏的第二特征集合，并将所述第二特征集合输入第三分类模型中进行处理，所述第二特征集合中包括至少三种特征元素，所述第二特征集合中的一种特征元素对应所述第三类音频特征中的一种音频特征，所述第三分类模型基于至少三类伴奏的第三类音频特征和第三分类标签训练得到，所述第三分类标签中至少包括第三类伴奏的分类标签、第四类伴奏的分类标签和第五类伴奏的分类标签；获取所述第三分类模型针对所述第二特征集合输出的分类值；若所述分类值为第一值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为所述第三类伴奏；若所述分类值为第二值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为所述第四类伴奏；若所述分类值为第三值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为所述第五类伴奏。5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标伴奏的第二类2CN111061909A权利要求书2/3页音频特征，包括：截取所述目标伴奏在目标时间段内的第一伴奏；提取所述第一伴奏的第二类音频特征。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类音频特征中的每种音频特征包括多个维度的特征；所述对所述目标伴奏的第一类音频特征中各种音频特征进行数据标准化处理，以得到所述目标伴奏的第一特征集合，包括：针对所述目标伴奏的第一类音频特征中的