[发明专利]音频资源处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种音频资源处理方法，其特征在于，包括：

采用预先训练的神经网络模型，对输入的音频资源进行属性分析，得到所述音频资源对应的属性标签和音频特征；

将所述音频资源、以及所述音频资源对应的所述属性标签和所述音频特征写入数据库，其中，所述属性标签用于通过文字检索目标音频资源，所述音频特征用于通过音频文件检索目标音频资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练的神经网络模型，对输入的音频资源进行的属性分析，得到所述音频资源对应的属性标签和音频特征，包括：

采用预先训练的神经网络模型，对输入的音频资源进行至少一个维度的属性分析，得到所述音频资源的至少一个属性标签及音频特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述音频资源的类型为：人声，所述至少一个属性标签为下述至少一个：声优标签、是否为同一声优的标签、性别标签、年龄标签、语言标签、声线风格标签；或者，

所述音频资源的类型为音乐，所述至少一个属性标签为下述至少一个：乐器标签、流派标签、情感标签；或者，

所述音频资源的类型为音效，所述至少一个属性标签为下述至少一个：功能标签、内容标签、类型标签。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收检索文字；

根据所述检索文字确定所述检索文字对应的检索标签；

根据所述检索标签，从所述数据库中，查找所述检索标签对应的候选音频资源；

从所述候选音频资源中确定目标音频资源。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述检索文字确定所述检索文字对应的检索标签，包括：

采用自然语言处理NLP算法，对所述检索文字进行处理，得到所述检索标签。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述检索文字为关键字，所述采用自然语言处理NLP算法，对所述检索文字进行处理，得到所述检索标签，包括：

采用NLP算法，对所述关键字进行处理，确定与所述关键字的语义对应的标签为所述检索标签。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述检索文字为文本描述，所述采用自然语言处理NLP算法，对所述检索文字进行处理，得到所述检索标签，包括：

采用NLP算法，对所述文本描述进行分词处理，得到所述文本描述的多个词语，并对各词语进行词性标注；

根据标注后的词性，确定所述多个词语中的主关键词和限定关键词；

确定所述主关键词的语义对应的标签，和，所述限定关键词的语义对应的标签为所述检索标签。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收检索音频样例；

采用所述神经网络模型，对所述检索音频样例进行属性分析，确定所述检索音频样例的分析结果；

根据所述分析结果，从所述数据库中，查找所述分析结果对应的候选音频资源；

从所述候选音频资源中确定目标音频资源。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述分析结果包括：所述音频样例的检索标签及检索音频特征；

相应的，所述根据所述分析结果，从所述数据库中，查找所述分析结果对应的候选音频资源，包括：

根据所述音频样例的检索标签，从所述数据库中预设检索范围内的音频资源中，查找所述音频样例的检索标签对应的所述候选音频资源；和/或，

根据所述检索音频特征，以及所述数据库中预设检索范围内的音频资源的音频特征，查找与所述检索音频特征之间的距离满足预设值的所述候选音频资源。

10.根据权利要求4-9中任一所述的方法，其特征在于，若所述候选音频资源包括：多个音频资源；则所述从所述候选音频资源中确定目标音频资源，包括：

对所述多个音频资源进行排序；

将排序后的所述多个音频资源的信息进行展示。