[发明专利]一种音频伴奏信息的评估方法、装置及存储介质在审
申请号: | 201910971279.0 | 申请日: | 2019-10-14 |
公开(公告)号: | CN110728968A | 公开(公告)日: | 2020-01-24 |
发明(设计)人: | 徐东 | 申请(专利权)人: | 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G10H1/36 | 分类号: | G10H1/36;G10L25/03;G10L25/30 |
代理公司: | 44300 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) | 代理人: | 蔡艾莹 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 伴奏 神经网络模型 特征信息 预设 音频伴奏 标签信息 评估 正态分布 存储介质 音频分配 自动评估 截取 申请 | ||
本申请实施例公开了一种音频伴奏信息的评估方法、装置及存储介质,本申请实施例通过获取待训练音频,为待训练音频分配相应的伴奏标签信息;截取待训练音频的训练伴奏信息,并提取训练伴奏信息相应的训练伴奏特征信息;对伴奏特征信息进行正态分布化,得到目标伴奏特征信息;将目标伴奏特征信息与相应的伴奏标签信息输入预设神经网络模型中进行训练,得到目标预设神经网络模型;基于目标预设神经网络模型对待评估音频的音频伴奏信息进行评估。以此,通过目标伴奏特征信息和伴奏标签信息对预设神经网络模型进行训练,使得训练后的预设神经网络模型可以对待评估音频的音频伴奏信息自动评估,节省人力和时间,提升了音频伴奏信息的评估效率。
技术领域
本申请涉及音频处理技术领域,具体涉及一种音频伴奏信息的评估方法、装置及存储介质。
背景技术
数字音频,顾名思义就是以数字信号的方式存储于网络服务器中的音频,在网络空间中流动传输,具有速度快的优点,可以根据人们的需求即时进行下载音频,数字音频不依赖传统的音乐载体,如磁带或CD等,可以避免磨损,能保证音频品质。
现有技术中,数字音频在生成的过程中,由于录制环境或转码方式等方法的不同,产生了大量的内容相似但伴奏品质不同的数字音频,比如低品质原版伴奏和消音伴奏等等,该低品质原版伴奏是指音频发行人通过老式的音乐录制设备制作得到的伴奏,而消音伴奏是指人们通过人声伴奏分离等方面技术从完整歌曲里分离得到的伴奏,主观听感上比原版伴奏要差,严重影响音频体验。
在对现有技术的研究和实践过程中,本申请的发明人发现,现有技术中,虽然提供有人工对音频伴奏信息的品质进行评估的方法,但是对于数量巨大的数字音频来说,人工评估方式的速度过慢以及花费成本过大,评估的效率较低。
发明内容
本申请实施例提供一种音频伴奏信息的评估方法、装置及存储介质,旨在降低成本和提升音频伴奏信息的评估效率。
为解决上述技术问题,本申请实施例提供以下技术方案:
一种音频伴奏信息的评估方法,包括:
获取待训练音频,为所述待训练音频分配相应的伴奏标签信息;
截取所述待训练音频的训练伴奏信息,并提取所述训练伴奏信息相应的训练伴奏特征信息;
对所述伴奏特征信息进行正态分布化,得到正态分布化后的目标伴奏特征信息;
将所述目标伴奏特征信息与相应的伴奏标签信息输入预设神经网络模型中进行训练,得到训练后的目标预设神经网络模型;
基于训练后的目标预设神经网络模型对待评估音频的音频伴奏信息进行评估。
一种音频伴奏信息的评估装置,包括:
分配单元,用于获取待训练音频,为所述待训练音频分配相应的伴奏标签信息;
提取单元,用于截取所述待训练音频的训练伴奏信息,并提取所述训练伴奏信息相应的训练伴奏特征信息;
正态化单元,用于对所述伴奏特征信息进行正态分布化,得到正态分布化后的目标伴奏特征信息;
输入单元,用于将所述目标伴奏特征信息与相应的伴奏标签信息输入预设神经网络模型中进行训练,得到训练后的目标预设神经网络模型;
评估单元,用于基于训练后的目标预设神经网络模型对待评估音频的音频伴奏信息进行评估。
在一些实施例中,所述提取单元,包括:
处理子单元,用于将所述待训练音频起始的预设时间截掉,得到目标待训练音频;
截取子单元,用于截取所述目标待训练音频预设时间长度的伴奏信息作为训练伴奏信息;
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