[发明专利]一种音乐替换方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种音乐替换方法、装置、电子设备及存储介质，涉及音频处理技术领域，可以提高音乐替换的效率。该方法包括：获取待处理视频中的音乐片段；在音乐片段不属于预设音乐库的情况下，将音乐片段输入到预设的音乐风格识别模型，进行音乐风格的识别，得到音乐片段的风格；从预设音乐库中选取风格与音乐片段的风格匹配的目标音乐；采用目标音乐，对待处理视频中的音乐片段进行替换，得到包括目标音乐的视频。

技术领域

本公开涉及音频处理技术领域，尤其涉及一种音乐替换方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，用户可以在一些多媒体信息(如，视频、短视频)的展示平台上发布自己制作的视频。其中，用户在制作视频的时候，会在视频中配上音乐，以提升该视频的播放效果。然而，用户在一些视频中使用的音乐可能没有获得该音乐所属者的使用许可，则需要将这些视频中的音乐替换掉。

对此，相关方案针对每一个需要替换音乐的视频，采用人工的方式，从可使用的音乐库中选择与该视频中的音乐风格相似的音乐，用于对该视频中的音乐进行替换。这种人工替换的方式，效率低，耗时长。

发明内容

本公开实施例提供一种音乐替换方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高音乐替换的效率。

为实现上述技术目的，本公开实施例采用如下技术方案：

第一方面，本公开实施例提供了一种音乐替换方法，该方法包括：先获取待处理视频中的音乐片段；然后，在音乐片段不属于预设音乐库的情况下，将音乐片段输入到预设的音乐风格识别模型，进行音乐风格的识别，得到音乐片段的风格；再从预设音乐库中选取风格与音乐片段的风格匹配的目标音乐；最后，采用目标音乐，对待处理视频中的音乐片段进行替换，得到包括目标音乐的视频。

在一种可能的实施方式中，上述将音乐片段输入到预设的音乐风格识别模型，进行音乐风格的识别，得到音乐片段的风格，包括：将音乐片段输入到音乐风格识别模型，进行音乐风格的识别，得到音乐风格识别模型中第N个隐藏层输出的目标特征。目标特征用于表征音乐片段的风格，音乐风格识别模型包括M个隐藏层；其中，1＜N≤M，N、M为整数。

另一种可能的实施方式中，上述从预设音乐库中选取风格与音乐片段的风格匹配的目标音乐，包括：确定至少一个热点音乐，热点音乐为预设音乐库中关注度大于第一关注度阈值的音乐；确定每一热点音乐的特征，特征用于表征每一热点音乐的风格；确定每一热点音乐的特征与目标特征之间的相似度；从相似度大于第一相似度阈值的热点音乐中确定目标音乐。

另一种可能的实施方式中，上述从预设音乐库中选取风格与音乐片段的风格匹配的目标音乐，包括：确定预设音乐库中每一音乐的特征；特征用于表征每一音乐的风格；确定每一音乐的特征与目标特征之间的相似度；从相似度大于第二相似度阈值的音乐中，确定目标音乐。

另一种可能的实施方式中，上述从相似度大于第二相似度阈值的音乐中，确定目标音乐，包括：从相似度大于第二相似度阈值的音乐中，确定关注度大于第二关注度阈值的音乐；从关注度大于第二关注度阈值的音乐中确定目标音乐。

另一种可能的实施方式中，上述关注度用于表征播放次数、点赞次数和收藏次数中的至少一项。

另一种可能的实施方式中，上述采用目标音乐，对待处理视频中的音乐片段进行替换，得到包括目标音乐的视频，包括：确定目标音乐中副歌的开始时刻；获取目标音乐中位于开始时刻之后的片段，作为副歌片段；采用副歌片段，对待处理视频中的音乐片段进行替换，得到包括副歌片段的视频。

另一种可能的实施方式中，在上述将音乐片段输入到音乐风格识别模型，进行音乐风格的识别，得到音乐风格识别模型中第N个隐藏层输出的目标特征之前，该方法还包括：获取标记有音乐风格的至少一个音乐样本；利用至少一个音乐样本，对预设神经网络模型进行训练，得到音乐风格识别模型。