[发明专利]佛乐旋律相似度的分析方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种佛乐旋律相似度的分析方法、装置、设备及存储介质，用于提高佛乐旋律相似度分析的可解释性。佛乐旋律相似度的分析方法包括：分别对预处理对比佛乐旋律和预处理待分析佛乐旋律依次进行片段分割和编码，得到对比旋律片段集和待分析旋律片段集；获取片段音高相似度矩阵、片段音程相似度矩阵和片段时值相似度矩阵；通过匹配算法、片段音高相似度矩阵、片段音程相似度矩阵和片段时值相似度矩阵，对每个对比旋律片段和对应的待分析旋律片段进行多模式匹配，得到相似佛乐旋律片段集。此外，本发明还涉及区块链技术，预处理对比佛乐旋律和预处理待分析佛乐旋律可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能的相似度匹配领域，尤其涉及一种佛乐旋律相似度的分析方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

旋律相似性在音乐分析、音乐版权检测、音乐信息提取等领域中起到重要的作用，例如：就佛乐而言，佛乐旋律相似性的定量研究对于保护其艺术作品著作以及佛乐相互关联的主要派系分析，都有着积极的意义，佛乐旋律相似性也应用于佛乐乐曲抄袭的检测技术中。目前，一般都是通过基于深度学习的相似性度量算法，对参考佛乐乐曲和待分析佛乐乐曲的相似度进行分析，根据相似度的程度来判断待分析佛乐乐曲是否抄袭于参考佛乐乐曲。

但是，由于上述的相似度分析方法，对于主题曲调改编及新增引子、尾声等能够降低乐曲整体相似度的乐曲旋律修改内容，无法有效地识别出来，仅能输出整曲相似度，因而，导致佛乐旋律相似度分析的可解释性低。

发明内容

本发明提供一种佛乐旋律相似度的分析方法、装置、设备及存储介质，用于提高佛乐旋律相似度分析的可解释性。

本发明第一方面提供了一种佛乐旋律相似度的分析方法，包括：

获取预处理对比佛乐旋律和预处理待分析佛乐旋律，并通过预置模型，分别对所述预处理对比佛乐旋律和所述预处理待分析佛乐旋律依次进行片段分割和编码，得到对比旋律片段集和待分析旋律片段集；

分别对所述对比旋律片段集和所述待分析旋律片段集进行节奏特征和音程特征提取，得到对比旋律特征和待分析旋律特征，根据所述对比旋律特征，生成所述对比旋律片段集中每个对比旋律片段对应的对比音高序列、对比音程序列和对比时值序列，并根据所述待分析旋律特征，生成所述待分析旋律片段集中每个待分析旋律片段对应的被对比音高序列、被对比音程序列和被对比时值序列；

获取每个对比旋律片段对应的对比音高序列、对比音程序列和对比时值序列，分别与每个待分析旋律片段对应的被对比音高序列、被对比音程序列和被对比时值序列之间的片段音高相似度矩阵、片段音程相似度矩阵和片段时值相似度矩阵；

通过预置的匹配算法、所述片段音高相似度矩阵、所述片段音程相似度矩阵和所述片段时值相似度矩阵，对每个对比旋律片段和每个对比旋律片段对应的待分析旋律片段进行多模式匹配，得到相似佛乐旋律片段集。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述通过预置的匹配算法、所述片段音高相似度矩阵、所述片段音程相似度矩阵和所述片段时值相似度矩阵，对每个对比旋律片段和每个对比旋律片段对应的待分析旋律片段进行多模式匹配，得到相似佛乐旋律片段集，包括：

根据所述片段音高相似度矩阵、所述片段音程相似度矩阵、所述片段时值相似度矩阵和预设多模式匹配规则，生成每个对比旋律片段和每个对比旋律片段对应的待分析旋律片段之间的二维矩阵，得到二维矩阵集；

通过预置的最长公共子串算法，对所述二维矩阵集中每个二维矩阵依次进行相似度匹配和最长公共子序列查找，得到每个二维矩阵的目标最长公共子序列；

将每个二维矩阵的目标最长公共子序列对应的对比旋律片段和待分析旋律片段，确定为相似度佛乐旋律片段，得到相似佛乐旋律片段集。