[发明专利]一种音乐特征提取方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201811139448.6 | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN109285560B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 刘思阳;蒋紫东;冯巍 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/30 | 分类号： | G10L25/30;G10L25/03 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 李欣;马敬 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种音乐特征提取方法及装置，该方法包括：获取音乐数据，所述音乐数据是由δ个音符矩阵组成的时序序列，每个所述音符矩阵的每一行分别表示一个音符，所述音符矩阵的每一列分别表示所述音符的播放状态，δ为正整数；将所述音乐数据输入预先训练好的循环神经网络，得到所述音乐数据的特征，所述音乐数据的特征包括音节BEAT特征矩阵、小节BAR特征矩阵和曲目特征向量。这样,本发明实施例通过预先训练好的循环神经网络来获得音乐数据的多个维度的音乐特征，可以有效解决现有技术存在的人工提取音乐特征效率较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 音乐 特征 提取 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种音乐特征提取方法，其特征在于，包括：获取音乐数据，所述音乐数据是由δ个音符矩阵组成的时序序列，每个所述音符矩阵的每一行分别表示一个音符，所述音符矩阵的每一列分别表示所述音符的播放状态，δ为正整数；将所述音乐数据输入预先训练好的循环神经网络，得到所述音乐数据的特征，所述音乐数据的特征包括音节BEAT特征矩阵、小节BAR特征矩阵和曲目特征向量。
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