申请/专利权人：腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司

申请日：2019-11-22

公开（公告）日：2023-11-28

公开（公告）号：CN111061909B

主分类号：G06F16/65

分类号：G06F16/65;G06F16/68;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.28#授权;2020.05.19#实质审查的生效;2020.04.24#公开

摘要：本申请实施例公开了一种伴奏分类方法及装置，该方法包括：获取目标伴奏的第一类音频特征，再对该目标伴奏的第一类音频特征中各种音频特征进行数据标准化处理，以得到该目标伴奏的第一特征集合，并将该目标伴奏的第一特征集合输入第一分类模型中进行处理，获取该第一分类模型针对该第一特征集合输出的第一概率值，当该第一概率值大于第一分类阈值时，确定该目标伴奏的伴奏类别为第一类伴奏；当该第一概率值小于或等于该第一分类阈值时，确定该目标伴奏的伴奏类别为其他类伴奏。采用本申请实施例，可以对伴奏进行快速有效的分类，提高伴奏分类效率，减少人力成本。

主权项：1.一种伴奏分类方法，其特征在于，包括：对目标伴奏进行分帧处理，以得到多个音频帧，分别提取所述多个音频帧中每个音频帧的第一类音频特征，所述第一类音频特征中包括梅尔频谱特征、相对频谱变换-感知线性预测RASTA-PLP特征、以及感知线性预测PLP系数；对所述多个音频帧的第一类音频特征中各种音频特征进行数据标准化处理，以得到所述多个音频帧的第一特征集合，所述第一特征集合中包括至少一种音频特征；将所述第一特征集合输入第一分类模型中进行处理，所述第一分类模型为卷积神经网络模型；获取所述第一分类模型针对所述第一特征集合输出的第一概率值；若所述第一概率值大于第一分类阈值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为第一类伴奏，所述第一类伴奏为高品质伴奏；若所述第一概率值小于或等于所述第一分类阈值，则获取所述目标伴奏的第二类音频特征，所述第二类音频特征包括梅尔频谱特征、RASTA-PLP特征、PLP系数、谱熵、RASTA-PLP特征的一阶差分系数、以及RASTA-PLP特征的二阶差分系数；对所述目标伴奏的第二类音频特征中各种音频特征进行数据标准化处理，以得到所述目标伴奏的第三特征集合，将所述第三特征集合输入第二分类模型中进行处理，获得第二概率值，所述第三特征集合中包括至少一种特征元素，且所述第三特征集合中包括的特征元素种类与所述第二类音频特征中包括的音频特征种类相同，所述第二分类模型的卷积层数多于所述第一分类模型的卷积层数；若所述第二概率值大于第二分类阈值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为第二类伴奏，所述第二类伴奏为低品质伴奏；若所述第二概率值小于或等于所述第二分类阈值，则确定所述目标伴奏的伴奏类别为其他类伴奏，所述其他类伴奏包括优质消音伴奏、中等消音伴奏、或较差消音伴奏。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 一种伴奏分类方法和装置

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