[发明专利]音乐剖析无效
| 申请号: | 200980156428.2 | 申请日: | 2009-07-31 |
| 公开(公告)号: | CN102308295A | 公开(公告)日: | 2012-01-04 |
| 发明(设计)人: | 汤姆·盖多什;艾米尔·汉森 | 申请(专利权)人: | 索尼爱立信移动通讯有限公司 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 李辉;吕俊刚 |
| 地址: | 瑞典*** | 国省代码: | 瑞典;SE |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 音乐 剖析 | ||
技术领域
本发明涉及创建包含音频文件的库(例如,用户库)的概况(profile)并使用这些概况来向用户推荐基于音频的内容的方法。
背景技术
音乐服务系统与基于音频的内容(例如,音乐、电影、“播客(podcast)”等)的下载一起使用,以在包括个人计算机、便携式电子音乐播放器(例如,MP3播放器、iPod等)的电子装置中进行播放。音乐服务系统通常使得用户能够预览和购买基于音频的内容。这些音乐服务系统还可以向用户推荐用户可能有兴趣购买的其它的基于音频的内容。通常根据特定的基于音频的文件(例如,用户先前已经购买的或者当前正在音乐服务系统上观看或者“测试”的歌曲、电影、或者播客)来进行这些推荐。例如,如果用户已经购买了U2的《Where the Streets Have No Name》,则该系统可以推荐由也购买了《Where the Streets Have No Name》的其它用户购买的其它歌曲。音乐服务系统还可以基于与歌曲关联的元数据(metadata)来进行推荐。例如,歌曲的音频文件可以包括指示特定风格(genre)的元数据。该音乐服务系统可以向用户推荐来自与该用户购买的歌曲相同风格的歌曲。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种创建包含音频内容的库的概况的方法。在一个方面中,该方法包括以下步骤:获得所述库中的各个音频文件的指纹(fingerprint),音频文件的所述指纹是与所述音频文件关联的声音数据、与所述音频文件关联的非声音文件、或者它们的组合的代表;以及确定所述库的指纹,库指纹是所述库中的多个音频文件的所述指纹的合成(composite)。
根据另一方面,所述音频文件是歌曲文件。
根据另一方面,音频文件的所述指纹包括与所述音频文件关联的非声音元数据。
根据另一方面,所述库指纹代表所述库的音乐概况。所述音乐概况可以是用户的音乐概况。
根据另一方面,音频文件的所述指纹是基于所述声音数据的十二音分析(twelve tone analysis)的。
根据另一方面,确定所述库指纹的步骤包括以下步骤:对所述库中的所述音频文件的所述指纹求平均。
根据另一方面,确定所述库指纹的步骤包括以下步骤:确定所述库中的所述音频文件的指纹的加权合成。
根据另一方面,确定所述音频文件的指纹的所述加权合成的步骤包括以下步骤:评估与(i)各个音频文件、(ii)所述库、或者(i)和(ii)关联的声音数据和非声音元数据。
根据另一方面,所述非声音元数据是风格、活动、位置、时间段、所述音频文件在所述库中的占位符(placeholder)、所述音频文件的平均播放位置、所述音频文件的播放计数值、所述音频文件的平均播放时间或者其中两个或者更多个的组合。
根据另一方面,所述基于音频的库包括存储在电子装置上的全部所述音频文件,并且所述概况代表总体的基于音频的概况。
根据另一方面,所述基于音频的库是所述整个库的包含比存储在所述电子装置上的全部音频文件少的音频文件的子集。
根据另一方面,提供了一种推荐包含在存储在系统上的音频文件数据库中的基于音频的内容的方法。该方法包括以下步骤:获得具有多个音频文件的用户库的指纹,库指纹是所述库中的各个音频文件的指纹的合成;比较所述用户的库指纹与所述音频文件数据库中的所述音频文件的所述指纹;以及从所述音频文件数据库中选择至少一个音频文件来推荐给用户,所述选择的至少一个音频文件具有在预定容限内与所述用户的指纹相似的指纹。
根据另一方面,所述音频文件是歌曲文件。
根据另一方面,获得所述库的指纹的步骤包括以下步骤:从用户获得库指纹。
根据另一方面,获得所述库的指纹的步骤包括所述系统通过以下步骤来获得指纹:(i)获得用户库中的歌曲的列表,(ii)确定所述库中的各个歌曲的指纹,以及(iii)确定所述库的指纹。
根据另一方面,(i)所述比较操作包括以下步骤:比较所述用户的库指纹与所述数据库中的至少一个数据库的库的指纹,所述至少一个数据库的库包括来自所述音频文件数据库的多个歌曲,(ii)所述选择操作包括以下步骤:选择具有与所述用户的库指纹相似的指纹的至少一个数据库的库,以及(iii)所述推荐操作包括以下步骤:向用户推荐来自所述数据库的库的至少一个歌曲。
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