[发明专利]歌曲质量的识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种歌曲质量的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的目标歌曲数据；

将所述目标歌曲数据切分成一个或多个参考时长的目标歌曲片段；

计算每个目标歌曲片段的频域特征，将每个目标歌曲片段的频域特征输入至目标歌曲质量识别模型，所述目标歌曲质量识别模型基于多个带有质量标签的参考歌曲片段的频域特征训练得到，带有质量标签的任一参考歌曲片段的质量标签通过不同评价主体对所述任一参考歌曲片段的歌曲质量进行评价得到；

通过所述目标歌曲质量识别模型对所述目标歌曲的歌曲质量进行识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标歌曲质量识别模型包括依次连接的卷积层、双向长短期记忆网络层和全连接层：其中，所述目标歌曲质量识别模型的卷积层的层数为第一数量，所述目标歌曲质量识别模型的双向长短期记忆网络层的层数为第二数量，所述目标歌曲质量识别模型的全连接层的层数为第三数量，其中，第一数量的卷积层中的第一层卷积层包括多尺度卷积核；

所述通过所述目标歌曲质量识别模型对所述目标歌曲的歌曲质量进行识别，包括：通过所述第一层卷积层的多尺度卷积核对每个目标歌曲片段的频域特征进行卷积计算，将卷积计算结果输入至下一卷积层进行卷积计算，直至所述目标歌曲质量识别模型的最后一层卷积层将计算结果输出至所述目标歌曲质量识别模型的双向长短期记忆网络层；

通过所述目标歌曲质量识别模型的双向长短期记忆网络层对所述目标歌曲质量识别模型的卷积层的卷积计算结果进行处理，将所述目标歌曲质量识别模型的最后一层双向长短期记忆网络层的最终隐藏状态作为输出，通过所述目标歌曲质量识别模型的全连接层的全连接处理，输出所述目标歌曲数据的歌曲质量识别结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将每个目标歌曲片段的频域特征输入至目标歌曲质量识别模型之前，还包括：

获取多个参考歌曲片段，获取每个参考歌曲片段的质量标签，所述多个参考歌曲片段中的任一参考歌曲片段的质量标签通过不同评价主体对所述任一参考歌曲片段的歌曲质量进行评价得到；

获取每个带有质量标签的参考歌曲片段的频域特征，基于所述每个带有质量标签的参考歌曲片段的频域特征训练得到目标歌曲质量识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取每个参考歌曲片段的质量标签，包括：

对于所述多个参考歌曲片段中的任一参考歌曲片段，获取不同评价主体对所述任一参考歌曲片段的歌曲质量的评价结果，得到所述任一参考歌曲片段的多个评价结果；

基于所述任一参考歌曲片段的多个评价结果确定所述任一参考歌曲片段的目标评价结果，将所述任一参考歌曲片段的目标评价结果作为所述任一参考歌曲片段的质量标签。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述任一参考歌曲片段的多个评价结果确定所述任一参考歌曲片段的目标评价结果，包括：

综合所述任一参考歌曲片段的多个评价结果对应的分值，得到所述任一参考歌曲片段的评分；

基于所述任一参考歌曲片段的评分确定所述任一参考歌曲片段的目标评价结果。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取每个带有质量标签的参考歌曲片段的频域特征，包括：

将每个带有质量标签的参考歌曲片段的时长调整为目标时长；

获取每个带有质量标签且为目标时长的参考歌曲片段的频域特征。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个带有质量标签的参考歌曲片段的频域特征训练得到目标歌曲质量识别模型，包括：

将所述每个带有质量标签的参考歌曲片段的频域特征输入到初始歌曲质量识别模型，对所述初始歌曲质量识别模型进行训练；

当所述初始歌曲质量识别模型的目标损失函数的损失值满足目标条件时，得到目标歌曲质量识别模型。