[发明专利]和弦识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种和弦识别方法，其特征在于，所述和弦识别方法包括：

获取待识别的音频文件；

利用预先建立好的和弦音高数据提取模型，对所述音频文件的特征数据进行提取，得到至少一段和弦音高特征数据；

利用双通道Transformer模型，对所述和弦音高特征数据分别进行初步识别和修正识别，得到所述和弦音高特征数据的初始识别结果和修正识别结果；

根据所述修正识别结果对所述初始识别结果进行修正，得到和弦乐谱。

2.根据权利要求1所述的和弦识别方法，其特征在于，所述利用预先建立好的和弦音高数据提取模型，对所述音频文件的特征数据进行提取，得到至少一段和弦音高特征数据包括：

利用短时傅里叶变换函数对所述音频文件进行短时傅里叶变换，得到所述音频文件的特征数据；

根据所述特征数据，利用所述和弦音高数据提取模型对所述特征数据中的和弦音高特征数据进行识别并提取，得到至少一段和弦音高特征数据。

3.根据权利要求2所述的和弦识别方法，其特征在于，所述根据所述特征数据，利用所述和弦音高数据提取模型对所述特征数据中的和弦音高特征数据进行识别并提取，得到至少一段和弦音高特征数据包括：

利用所述和弦音高提取模型对所述特征数据进行识别，将仅包含单音的特征数据进行丢弃，得到至少一段包含和弦片段的特征数据；

对所述包含和弦片段的特征数据进行识别，并将识别到的节奏数据和音色数据进行丢弃，得到至少一段和弦音高特征数据。

4.根据权利要求1所述的和弦识别方法，其特征在于，所述利用双通道Transformer模型，对所述和弦音高特征数据分别进行初步识别和修正识别，得到所述和弦音高特征数据的初始识别结果和修正识别结果包括：

利用所述双通道Transformer模型中对所述和弦音高特征数据分别进行至少两次的前向识别以及后向识别，得到前向识别结果和后向识别结果；

利用全连接层将第一次识别的前向识别结果和后向识别结果进行合成，得到初始识别结果；

利用全连接层将第二次和第二次之后识别的，前向识别结果和后向识别结果进行合成得到修正识别结果。

5.根据权利要求4所述的和弦识别方法，其特征在于，所述利用所述双通道Transformer模型中对所述和弦音高特征数据分别进行至少两次的前向识别以及后向识别，得到前向识别结果和后向识别结果包括：

利用前向多部注意力模型对所述和弦音高特征数据进行前向识别，得到所述前向识别结果；

利用后向多部注意力模型对所述和弦音高特征数据进行后向识别，得到所述后向识别结果。

6.根据权利要求5所述的和弦识别方法，其特征在于，所述根据所述修正识别结果对所述初始识别结果进行修正，得到和弦乐谱包括：

将所述修正识别结果输入至softmax逻辑回归模型中，通过所述softmax逻辑回归模型对所述修正识别结果进行加权平均化，得到和弦修正量；

根据所述和弦修正量对所述初步识别结果进行修正，得到和弦乐谱。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的和弦识别方法，其特征在于，在所述获取待识别的音频文件之前，还包括：

预先收集具有人工标记的各种音频特征数据，将所述各种音频特征数据组成音频特征数据库，其中，所述音频特征数据包括节奏数据、音色数据、单音数据以及和弦数据；

利用所述音频特征数据库对机器学习算法进行训练，得到和弦音高数据提取模型。

8.一种和弦识别装置，其特征在于，所述和弦识别装置包括：

获取模块，用于获取待识别的音频文件；

和弦提取模块，用于利用预先建立好的和弦音高数据提取模型，对所述音频文件的特征数据进行提取，得到至少一段和弦音高特征数据；

和弦识别模块，用于利用双通道Transformer模型，对所述和弦音高特征数据分别进行初步识别和修正识别，得到所述和弦音高特征数据的初始识别结果和修正识别结果；

修正模块，用于根据所述修正识别结果对所述初始识别结果进行修正，得到和弦乐谱。