[发明专利]一种音频推荐方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种音频推荐方法，其特征在于，该方法包括：

响应目标账户触发的页面展示请求，根据所述目标账户的历史行为数据，获取所述目标账户对应的参考音频；

基于已训练的第一特征提取模型，得到所述参考音频的声谱信息对应的第一特征向量；基于已训练的第二特征提取模型，得到预设的候选音频集合中各个候选音频的声谱信息对应的第二特征向量；以及基于已训练的分类模型，根据所述第一特征向量以及各个第二特征向量，从所述候选音频集合中筛选出至少一个待推荐音频；

将筛选出的所述至少一个待推荐音频推荐给所述目标账户；

其中，根据下列方式对所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型以及所述分类模型进行训练：

获取样本音频序列，并根据所述样本音频序列生成多个样本集以及各个样本集对应的样本标签；其中，每个样本集中包括第一样本音频和第二样本音频；若所述样本集中的所述第一样本音频和所述第二样本音频在所述样本音频序列中的位置间隔小于第一阈值，则所述样本集对应的样本标签为正样本标签；若所述样本集中的所述第一样本音频和所述第二样本音频在所述样本音频序列中的位置间隔不小于第二阈值，则所述样本集对应的样本标签为负样本标签；

针对各个样本集分别执行以下操作：基于所述第一特征提取模型，对一个样本集中的第一样本音频的声谱信息进行特征提取得到第一样本特征向量；基于所述第二特征提取模型，对所述一个样本集中的第二样本音频的声谱信息进行特征提取得到第二样本特征向量；基于所述分类模型，确定所述第一样本特征向量与所述第二样本特征向量之间的相似度；

根据各个样本集中第一样本音频的第一样本特征向量与第二样本音频的第二样本特征向量，以及各个样本集对应的样本标签确定损失值，根据确定出的所述损失值对所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型以及所述分类模型的参数进行调整，直到确定出的所述损失值在预设范围内，得到训练后的第一特征提取模型、训练后的第二特征提取模型以及训练后的分类模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于已训练的第一特征提取模型，得到所述参考音频的声谱信息对应的第一特征向量，具体包括：

基于所述已训练的第一特征提取模型，对所述参考音频的声谱信息进行特征提取，得到用于表示所述参考音频的声音频率分布信息的第一特征向量；

所述基于已训练的第二特征提取模型，得到预设的候选音频集合中各个候选音频的声谱信息对应的第二特征向量，具体包括：

基于所述已训练的第二特征提取模型，分别对各个候选音频的声谱信息进行特征提取，分别得到各个候选音频的用于表示候选音频的声音频率分布信息的第二特征向量；

所述基于已训练的分类模型，根据所述第一特征向量以及各个第二特征向量，从所述候选音频集合中筛选出至少一个待推荐音频，具体包括：

基于所述已训练的分类模型，分别确定所述第一特征向量与各个第二特征向量之间的相似度，根据所述第一特征向量与各个第二特征向量之间的相似度，从所述候选音频集合中筛选出至少一个待推荐音频。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述参考音频的声谱信息进行特征提取，得到用于表示所述参考音频的声音频率分布信息的第一特征向量，具体包括：

对所述参考音频的声谱信息进行解析，得到所述参考音频的声谱信息中各个时间片段对应的频率集合；对所述各个时间片段对应的频率集合进行信息融合处理，得到所述参考音频的声谱信息的第一特征向量；

所述分别对各个候选音频的声谱信息进行特征提取，得到各个候选音频的用于表示候选音频的声音频率分布信息的第二特征向量，具体包括：

针对各个候选音频分别执行以下操作：对一个候选音频的声谱信息进行解析，得到所述一个候选音频的声谱信息中各个时间片段对应的频率集合；对所述各个时间片段对应的频率集合进行信息融合处理，得到所述一个候选音频的声谱信息的第二特征向量。