[发明专利]一种短视频音乐推荐方法

摘要

本发明是短视频音乐推荐方法，包括：一：训练视频分类模型；二：转换音乐为同一个格式，并选择音乐特征组合提取音乐特征，得到音乐库特征集；三：获取音乐的V‑A真值，并根据视频集内容标签为音乐贴标签；四：输入多标签分类算法和情感回归算法进行训练，将待分析音频预处理并提取特征之后，输入上面两个模型中，预测出内容标签和V‑A值；五：模型、内容标签和V‑A值成为短视频音乐推荐系统的后台数据。本发明的优点：集合了待配乐视频类别及用户对音乐的情感需求等多方位功能，可满足多方需求；适用范围广，适用于不同视频和音乐类型，可自行添加音乐库，满足不同用户的性化使用；后台数据和模型可实时训练更新，满足不同时期的流行需求。

主权项

1.一种短视频音乐推荐方法，其特征是该方法包括以下步骤：第一步：用带内容标签的视频集，训练视频分类模型；第二步：转换用以训练模型的音乐库中的音乐文件格式为同一个所需要的格式，并选择合适的音乐特征组合，提取出音乐的特征，得到音乐库中每首音乐的特征集；第三步：获取音乐的V‑A真值，并根据第一步中视频集的内容标签为音乐贴标签，得到贴好内容标签的音乐集；第四步：根据第二步中得到的音乐库特征集和第三步中得到的V‑A真值输入情感回归算法训练得到音乐情感预测模型，将第三步中贴好内容标签的音乐集和V‑A真值输入多标签分类算法训练得到基于V‑A预测内容的模型，保存这两个模型；将待分析音频库按照第二步预处理并提取特征之后，将待分析音频库中每一个音乐文件的特征依次输入上面训练出来的两个模型中，预测出内容标签和V‑A值，结果表示为songid、label、Valence、Arousal；第五步：由第一～四步所计算出来的模型和第四步预测出的内容标签和V‑A值，成为短视频音乐推荐系统的后台和数据，以便用户根据视频内容推荐合适的配乐。