[发明专利]音乐标签的生成方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202111415454.1 | 申请日: | 2021-11-25 |
公开(公告)号: | CN114048337A | 公开(公告)日: | 2022-02-15 |
发明(设计)人: | 左晨;张冉;茹港徽 | 申请(专利权)人: | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/483 | 分类号: | G06F16/483;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62;G06V10/82;G06F16/65;G06F16/683;G06F16/435;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 左帮胜 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 音乐 标签 生成 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种音乐标签的生成方法,其特征在于,包括:
从待处理音乐的音乐关联信息中提取得到对应的音乐关联特征;
获取预训练的神经网络中的标签权重矩阵,所述标签权重矩阵用于表征多个标签之间的关联关系,所述标签权重矩阵是采用音乐样本以及所述音乐样本的标注标签对待训练的神经网络进行训练得到;
根据所述音乐关联特征以及所述标签权重矩阵,确定所述待处理音乐的音乐标签。
2.根据权利要求1所述的音乐标签的生成方法,其特征在于,所述音乐关联特征包括音频隐层特征和至少一种文本特征;
所述根据所述音乐关联特征以及所述标签权重矩阵,确定所述待处理音乐的音乐标签,包括:
通过融合网络对所述音频隐层特征和至少一种所述文本特征进行融合,生成音乐特征;
根据所述音乐特征和所述标签权重矩阵,确定所述待处理音乐的音乐标签。
3.根据权利要求2所述的音乐标签的生成方法,其特征在于,所述融合网络包括多层基于多头注意力机制的融合层,所述融合层的层数与所述文本特征的种类数量相对应;
所述通过融合网络对所述音频隐层特征和至少一种所述文本特征进行融合,生成音乐特征,包括:
当所述文本特征的种类为多种时,通过所述融合网络中的第一融合层对所述音频隐层特征和所述文本特征中的第一文本特征进行融合处理,得到第一融合特征;
通过所述融合网络中剩余的融合层对所述第一融合特征和所述文本特征中剩余的文本特征进行融合处理,生成所述音乐特征。
4.根据权利要求3所述的音乐标签的生成方法,其特征在于,当所述文本特征的种类为多种时,多种所述文本特征包括歌词文本特征和歌名文本特征;
所述第一文本特征为所述歌词文本特征,所述剩余的文本特征为所述歌名文本特征。
5.根据权利要求2所述的音乐标签的生成方法,其特征在于,所述音乐关联信息包括音频信息和至少一种文本信息;
所述从待处理音乐的音乐关联信息中提取得到对应的音乐关联特征,包括:
从所述音频信息中提取得到梅尔频谱特征,对所述梅尔频谱特征进行卷积处理,得到所述音频隐层特征;
从每种所述文本信息中提取得到对应的文本特征,得到至少一种所述文本特征。
6.根据权利要求2所述的音乐标签的生成方法,其特征在于,所述根据所述音乐特征和所述标签权重矩阵,确定所述待处理音乐的音乐标签,包括:
对所述音乐特征和所述标签权重矩阵进行内积运算,根据内积运算的结果确定所述待处理音乐的音乐标签。
7.一种音乐标签的生成装置,其特征在于,包括:
特征提取模块,被配置为执行从待处理音乐的音乐关联信息中提取得到对应的音乐关联特征;
权重矩阵获取模块,被配置为执行获取预训练的神经网络中的标签权重矩阵,所述标签权重矩阵用于表征多个标签之间的关联关系,所述标签权重矩阵是采用音乐样本以及所述音乐样本的标注标签对待训练的神经网络进行训练得到;
标签生成模块,被配置为执行根据所述音乐关联特征以及所述标签权重矩阵,确定所述待处理音乐的音乐标签。
8.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行所述指令,以实现如权利要求1至6中任一项所述的音乐标签的生成方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得所述电子设备能够执行如权利要求1至6中任一项所述的音乐标签的生成方法。
10.一种计算机程序产品,所述计算机程序产品中包括指令,其特征在于,所述指令被电子设备的处理器执行时,使得所述电子设备能够执行如权利要求1至6任一项所述的音乐标签的生成方法。
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