[发明专利]音乐风格识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种音乐风格识别方法，其特征在于，所述音乐风格识别方法包括：

获取音频样本数据集，其中，所述音频样本数据集中包含N个种类的音乐风格，以及每种所述音乐风格的音频样本，N为正整数；

获取所述音频样本的音色特征；

获取所述音频样本的节奏特征根据所述音色特征和所述节奏特征，对预设的初始隐马尔可夫模型进行训练，得到音色识别模型和节奏识别模型，其中，所述音色识别模型用于计算待识别音频数据的音色特征属于每种所述音乐风格的概率，所述节奏识别模型用于计算所述待识别音频数据的节奏特征属于每种所述音乐风格的概率；

接收待识别的目标音频数据，并获取所述目标音频数据的目标音色特征和目标节奏特征；

根据所述音色识别模型对所述目标音色特征进行识别，确定所述目标音色特征属于每种所述音乐风格的概率，得到N个音色概率；

根据所述节奏识别模型对所述目标节奏特征进行识别，确定所述目标节奏特征属于每种所述音乐风格的概率，得到N个节奏概率；

根据获取的所述N个音色概率和所述N个节奏概率，确定所述目标音频数据的目标音乐风格；

将所述目标音乐风格作为所述目标音频数据的识别结果。

2.如权利要求1所述的音乐风格识别方法，其特征在于，所述获取所述音频样本的音色特征包括：

使用一阶高通滤波器对所述音频样本进行预加重处理；

对预加重处理后的所述音频样本进行归一化处理，得到标准样本；

对所述标准样本进行分帧处理，得到M个预设长度的分析帧，其中，M为正整数；

对M个所述分析帧进行加窗处理，并对加窗后的所述分析帧进行快速傅里叶变换，得到所述标准样本的音色特征。

3.如权利要求1所述的音乐风格识别方法，其特征在于，所述获取所述音频样本的节奏特征包括：

根据小波变换，计算所述音频样本的节拍直方图；

根据所述节拍直方图获取所述节奏特征。

4.如权利要求1至3任一项所述的音乐风格识别方法，其特征在于，所述根据获取的所述N个音色概率和所述N个节奏概率，确定所述目标音频数据的目标音乐风格包括：

根据获取的所述N个音色概率和所述N个节奏概率，计算所述目标音频数据属于每种所述音乐风格的概率，得到N个综合概率；

从N个所述综合概率中选取最大综合概率，并将所述最大综合概率对应的音乐风格，作为所述目标音乐风格。

5.如权利要求4所述的音乐风格识别方法，其特征在于，在所述根据所述音色特征和所述节奏特征，对预设的初始隐马尔可夫模型进行训练，得到音色识别模型和节奏识别模型的步骤之后，并且在所述接收待识别的目标音频数据，并获取所述目标音频数据的目标音色特征和目标节奏特征的步骤之前，所述音乐风格识别方法还包括：

从N个种类的所述音乐风格中任意选择两种不同种类的所述音乐风格，得到M个音乐风格组合，其中，M＝N*(N-1)/2；

针对每个所述音乐风格组合，使用所述音乐风格组合包含的两种音乐风格的音频样本，对预设的初始支持向量机分类模型进行训练，得到所述音乐风格组合的风格分类器；

所述根据获取的所述N个音色概率和所述N个节奏概率，计算所述目标音频数据属于每种所述音乐风格的概率，得到N个综合概率的步骤之后，所述音乐风格识别方法还包括：

从N个所述综合概率中确定综合概率最大的两个综合概率对应的音乐风格，作为目标音乐风格组合；

将所述目标音频数据输入所述目标音乐风格组合对应的风格分类器中，进行二次分类，并将二次分类的结果作为所述目标音乐风格。