[发明专利]建立音乐分类模型的系统、推荐音乐的系统及相应方法有效
| 申请号： | 201110442611.8 | 申请日： | 2011-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN103186527B | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 宋辉 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G10H1/00 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙)11412 | 代理人： | 袁媛 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了建立音乐分类模型的系统、推荐音乐的系统及相应方法，用以解决现有技术的音乐分类模型不科学和音乐推荐的效果较差的问题。建立音乐分类模型的系统包括第一特征提取单元、第一特征拼接单元和模型训练单元。推荐音乐的系统包括第二特征提取单元、第二特征拼接单元、匹配单元和推荐单元。建立音乐分类模型方法包括针对训练数据中的各音乐提取不同维度的声学特征向量；针对各音乐将不同维度的声学特征向量按照预设的顺序拼接成超向量；利用不同音乐风格的各音乐的超向量训练高斯混合模型(GMM)。推荐音乐方法所利用的GMM为建立音乐分类模型的方法得出的。 | ||
| 搜索关键词： | 建立 音乐 分类 模型 系统 推荐 相应 方法 | ||
【主权项】：
一种建立音乐分类模型的系统，其特征在于，包括：第一特征提取单元，用于针对训练数据中的各音乐提取不同维度的声学特征向量，所述训练数据为预先选择的不同音乐风格的音乐；第一特征拼接单元，用于针对各音乐将所述不同维度的声学特征向量按照预设的顺序拼接成超向量；模型训练单元，用于利用不同音乐风格的各音乐的超向量训练高斯混合模型；用户反馈单元，用于获取用户对当前收听音乐所反馈的结果；自适应调整单元，用于根据所述反馈的结果以及所述当前收听音乐的超向量对高斯混合模型进行自适应调整；其中所述自适应调整单元触发模型训练单元利用用户当前收听音乐的超向量训练一个临时高斯混合模型，并根据所述反馈的结果为所述临时高斯混合模型取预设的权重，利用该权重将所述临时高斯混合模型与所述当前收听音乐当前归属的高斯混合模型进行线性组合，完成所述自适应调整。
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