恭喜北京达佳互联信息技术有限公司张宁获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利歌曲质量的识别方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN112559794B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:201910911474.4,技术领域涉及:G06F16/635;该发明授权歌曲质量的识别方法、装置、设备及存储介质是由张宁;姜涛;李岩设计研发完成,并于2019-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本歌曲质量的识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了:本公开是关于一种歌曲质量的识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取待识别的目标歌曲数据;将所述目标歌曲数据切分成一个或多个参考时长的目标歌曲片段;计算每个目标歌曲片段的频域特征,将每个目标歌曲片段的频域特征输入至目标歌曲质量识别模型,所述目标歌曲质量识别模型基于多个带有质量标签的参考歌曲片段的频域特征训练得到,带有质量标签的任一参考歌曲片段的质量标签通过不同评价主体对所述任一参考歌曲片段的歌曲质量进行评价得到;通过所述目标歌曲质量识别模型对所述目标歌曲的歌曲质量进行识别。本申请无需参考原唱音频,即可对目标歌曲的歌曲质量进行识别,能够提高歌曲质量的识别准确性。
本发明授权歌曲质量的识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种歌曲质量的识别方法,其特征在于,所述方法包括: 获取待识别的目标歌曲数据; 将所述目标歌曲数据切分成一个或多个参考时长的目标歌曲片段,其中,不足所述参考时长的目标歌曲片段采用填充的方式填充到参考时长; 计算每个目标歌曲片段的频域特征,将所述频域特征进行归一化处理,使得归一化处理后的频域特征服从均值为0、方差为1的高斯分布,将归一化处理后的每个目标歌曲片段的频域特征输入至目标歌曲质量识别模型,所述目标歌曲质量识别模型包括依次连接的卷积层、双向长短期记忆网络层和全连接层:其中,所述目标歌曲质量识别模型的卷积层的层数为第一数量,所述目标歌曲质量识别模型的双向长短期记忆网络层的层数为第二数量,所述目标歌曲质量识别模型的全连接层的层数为第三数量,其中,第一数量的卷积层中的第一层卷积层包括多尺度卷积核; 通过所述第一层卷积层的多尺度卷积核对每个目标歌曲片段的频域特征进行卷积计算,将卷积计算结果输入至下一卷积层进行卷积计算,直至所述目标歌曲质量识别模型的最后一层卷积层将计算结果输出至所述目标歌曲质量识别模型的双向长短期记忆网络层; 通过所述目标歌曲质量识别模型的双向长短期记忆网络层对所述目标歌曲质量识别模型的卷积层的卷积计算结果进行处理,将所述目标歌曲质量识别模型的最后一层双向长短期记忆网络层中最后一个隐含层的结果经过线性变换后输出至全连接层,通过所述目标歌曲质量识别模型的全连接层的全连接处理,输出所述目标歌曲数据的歌曲质量识别结果; 所述目标歌曲质量识别模型的获得过程包括: 获取多个参考歌曲片段,获取每个参考歌曲片段的质量标签,所述多个参考歌曲片段中的任一参考歌曲片段的质量标签通过不同评价主体对所述任一参考歌曲片段的歌曲质量进行评价得到,所述多个参考歌曲片段包括同一歌曲的不同歌曲质量的参考歌曲片段,所述多个参考歌曲片段包括同一个歌唱曲目的多个不同歌唱主体演唱的参考歌曲片段,所述多个参考歌曲片段隶属于不同种音乐风格下的歌曲片段; 将每个带有质量标签的参考歌曲片段的时长调整为目标时长;获取每个带有质量标签且为目标时长的参考歌曲片段的频域特征,将所述频域特征进行归一化处理,使得归一化处理后的频域特征服从均值为0、方差为1的高斯分布;将归一化处理后的所述每个带有质量标签的参考歌曲片段的频域特征输入到初始歌曲质量识别模型,当在目标时间内所述初始歌曲质量识别模型的交叉熵损失函数的损失值在目标范围内浮动时,得到所述目标歌曲质量识别模型,所述初始歌曲质量识别模型为神经网络模型。
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