CN101546587A - 在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法和装置。根据本发明的一个方面，提供了一种在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法，包括以下步骤：获取上述歌曲的歌词；获取上述歌曲的主题；利用视觉元素库，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词，其中上述视觉元素库中的每个视觉元素都具有相关的主题和关键词；以及根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中选择合适的视觉元素进行显示。本发明的在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法和装置可以将视觉效果按照歌曲的主题进行划分，从而可以根据播放歌曲的内容和意境，形成风格一致、主题统一的视觉效果展示给播放者。

Description

在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法和装置

技术领域

本发明涉及信息处理技术，更具体地说，涉及在播放歌曲时视觉元素的自动显示技术。

背景技术

目前，在利用多媒体播放器，例如Windows Media Player或RealPlayer等，播放歌曲，例如格式为MP3、WAV、WMA、VOX等的歌曲时，往往会配上一些视觉效果。常见的在播放歌曲时显示视觉效果的方法有以下几种。

(1)在播放歌曲时随机播放一些背景视觉效果。

(2)根据播放语音的频率分析得到的参数进行呈现，例如常见的显示各个频率段的能量值或者通过变换得到的更为复杂的曲线图案效果。

(3)根据播放歌曲的情绪类型来产生可视化信息，该方法首先将歌曲切分为适合的长度，然后分析每一段歌曲的情绪类型，为每一种类型选择对应的可视化内容，从而得到最终的视觉效果。

但是，这些视觉效果与播放歌曲的内容和意境没有直接的联系。

(4)通过分析歌曲的歌词，获得各句歌词对应的关键词，然后根据关键词检索相应的视觉效果。

这种方法虽然将视觉效果与播放歌曲的内容联系起来，但是，这种方法没有将视觉效果按照歌曲的主题进行划分，也没有对歌词进行主题分析。因此，这种方法检索出来的视觉效果会比较零乱，无法形成一个风格一致、主题统一的视觉效果。

因此，需要一种在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法和装置，其能够根据歌曲的主题和每句歌词的关键词选择风格一致的视觉元素序列进行显示。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供了在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法和在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法，包括以下步骤：获取上述歌曲的歌词；获取上述歌曲的主题；利用视觉元素库，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词，其中上述视觉元素库中的每个视觉元素都具有相关的主题和关键词；以及根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中选择合适的视觉元素进行显示。

根据本发明的另一个方面，一种在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置，包括：歌词获取单元，用于获取上述歌曲的歌词；主题获取单元，用于获取上述歌曲的主题；歌词分析单元，利用视觉元素库，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词，其中上述视觉元素库中的每个视觉元素都具有相关的主题和关键词；以及显示单元，根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中选择合适的视觉元素进行显示。

附图说明

相信通过以下结合附图对本发明具体实施方式的说明，能够使人们更好地了解本发明上述的特点、优点和目的，其中：

图1示出了根据本发明的在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法的流程图；以及

图2示出了根据本发明的在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置的方框图。

具体实施方式

下面就结合附图对本发明的各个优选实施例进行详细的说明。

在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法

图1示出了根据本发明的在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法的流程图。如图1所示，首先，在步骤101，获取歌曲的歌词。在本实施例中，歌曲是指能够用多媒体播放器例如Windows Media Player或RealPlayer等播放的任何歌曲，其格式可以是MP3、WAV、WMA、VOX等，本发明对此没有任何限制。

具体地，在步骤101中，由于大部分歌曲都会标注有歌曲的名称、歌曲的专辑名称、歌曲的演唱者等的信息，因此可以根据播放歌曲的这些信息，在本地的歌词库中或者通过网络可以访问的服务器上查找带有时间对齐的歌词。此外，如果某些歌曲没有上述标注信息，也可以手动下载这些歌曲的歌词，例如从百度等网站下载。本发明对获取歌词的方法没有任何限制，只要能够为播放的歌曲获得相应的带有时间对齐的歌词即可。

接着，在步骤105，获取歌曲的主题。

在本实施例中，可以为常见的歌曲建立一个主题库，标注这些歌曲的主题。在本实施例的方法进行到步骤105时，可以在对歌曲进行了主题标注的主题库中查找播放歌曲的主题。

此外，对于那些没有进行主题标注的歌曲，可以利用下面的方法自动分析歌曲的主题。

在本实施例的自动分析歌曲主题的方法中，首先建立一个主题选择关键词列表，在该主题选择关键词列表中每个主题具有相关的一个或多个关键词。例如主题选择关键词列表的主题可以包括：

爱情、友情、假日、军营、校园、足球、......

与主题选择关键词列表的主题“爱情”相关的关键词可以包括：

月亮、星星、小河、小桥、思念、爱人、星空、热切、执着、......

然后，如果歌曲所属的语言是需要进行分词的语言，例如汉语、日语、韩语等时，需要首先对歌曲的歌词进行分词。一种简单有效的分词算法是最大匹配算法，该算法试图在词典中找到最大匹配的词，这里使用的词典可以是常规的词典与本发明中的所有关键词的组合，或者是常规的词典与歌曲主题相关的关键词的组合。也就是说，该算法从一个句子的给定点开始查找，在词典中试图找到一个最长的字串作为一个词，在这个词后面插入词边界，然后接着进行查找。

例如，假设“我”、“很”、“关”、“心”、“关心”、“你”都在词典中，对于一个字串“我很关心你”，该算法首先在词典中查找“我很”，结果没有这个词，则在“我”之后插入词边界“‖”。接着在词典中查找“很关”，结果也没有这个词，则在“很”之后插入词边界“‖”。接着在词典中查找“关心”，结果查找到这个词，则继续查找“关心你”，结果没有这个词，则在“关心”后面插入词边界“‖”。由此，可以将字串“我很关心你”切分为“我‖很‖关心‖你‖”。

应该理解，对歌词进行分词的方法并不限于这里描述的最大匹配算法，可以使用本领域的技术人员公知的任何方法，例如在Chooi-Ling Goh、Masayuki Saharan和Yuji Matsumoto于2005年9月发表的文章(题目为“Chinese Word Segmentation by Classification of Characters”，Computational Linguistics and Chinese Language Processing，Vol.10，No.3，pp.381-396)中公开的分词方法，或者在搜索引擎之中文分词(ChineseWord Segmentation)简介(http://blog.minidx.com/2008/01/04/352.html)中公开的分词方法，本发明对此没有任何限制。

然后，为了进行歌曲主题的自动分析，首先统计所有关键词在每个主题中的出现次数或加权出现次数。然后，对于上述待分析的歌曲，统计所有关键词在这首歌曲中出现次数的加权次数。最后对所有关键词在这首歌曲中的出现次数或加权出现次数和在各个主题中的出现次数或加权出现次数进行比较，来选择歌曲的主题，其中可以将出现次数或加权出现次数最相似的主题作为这首歌曲的主题。

具体地，例如，可以利用TFIDF(Term Frequency/Inverse DocumentFrequency，单词频率/逆文本频率)方法对歌曲的歌词进行分析来获得歌曲的主题。

在TFIDF方法中，使用向量T_i＝(W_i1，W_i2，...，W_iN)表示第i个主题，其中N是与所有主题相关的所有关键词的数目，向量T_i的第k个元素W_ik表示第k个关键词在第i个主题中的TFIDF值，即加权出现次数。TFIDF计算方法如下：

W_ik＝tf_ik*idf_k      (1)

idf_k＝log(K/df_k+1)  (2)

其中W_ik是第k个关键词在第i个主题中的TFIDF值，K为主题数目，tf_ik指第k个关键词在第i个主题中的出现次数，df_k指在所有主题中包含第k个关键词的主题个数。

这样，所有的主题就构成一个数据库D＝(T₁，T₂，...，T_K)，其中K是主题的数目。对于歌曲的歌词，计算每个关键词的TFIDF值，那么这首歌曲的歌词可以表示为一个N维向量O，然后通过以下公式(3)和公式(4)来选择主题：

$T\left(O\right)=\underset{i=1...M}{\max }\left(\mathrm{sim}(T_i,O)\right)---\left(3\right)$

其中sim(T_i，O)是计算向量T_i和O之间的相似度的公式，该公式可以采用cosine相似度：

$\mathrm{sim}(T_i,O)=\frac{T_i\·O}{\left|T_i\right|\left|O\right|}---\left(4\right)$

应该理解，通过对歌词进行分析来确定主题的方法并不限于这里描述的方法，可以使用本领域的技术人员公知的任何方法，例如在冯长远和普杰信于2005年发表的文章(题目为“Web文本特征选择算法的研究”，计算机应用研究)中公开的方法，或者在ZHANG Yun-tao(张云涛)、GONG Ling(龚玲)和WANG Yong-cheng(王永成)发表的文章(题目为“An improved TF-IDF approach for text classification”，Journal ofZhejiang University SCIENCE)中公开的方法，本发明对此没有任何限制。

返回图1，接着，在步骤110，利用视觉元素库，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词。

在本实施例中，视觉元素库是指标注有主题和关键词的视觉元素的集合。该视觉元素库可以存储在本地或者通过网络可以访问的服务器中。视觉元素可以是图片、动画或视频短片等等，本发明对此没有任何限制。

对视觉元素标注的主题与上述主题选择关键词列表中的主题相同，例如可以包括：

爱情、友情、假日、军营、校园、足球、......

此外，与视觉元素的主题相关的关键词不一定与上述主题选择关键词列表中的关键词相同，例如，与视觉元素的主题“爱情”相关的关键词可以包括：

月亮、星星、小河、小桥、爱人、星空、......

其中，没有与主题选择关键词列表的主题“爱情”相关的关键词“思念”、“热切”和“执着”，因为这些关键词对主题选择的帮助很大，但不一定可以找到适合的视觉元素进行表达。

在步骤110，首先需要对歌曲的歌词进行分词。如果在上述步骤105中已经对歌词进行了分词，则无需重新处理。

可选地，不管在上述步骤105中是否对歌词进行了分词，在步骤110中，可以利用与步骤105中获取的歌曲的主题相关的关键词对歌词进行分词。具体地，例如，可以将与歌曲的主题相关的关键词加入上述用于分词的词典中，来进行分词。

然后，针对各句歌词，在进行了分词的歌词中查找视觉元素库中的与歌曲的主题相关的关键词，并将查找到的关键词作为各句歌词的关键词。

应该理解，某句歌词可能没有与歌曲主题对应的关键词，或者某句歌词可能具有多个与歌曲主题对应的关键词。

返回图1，最后，在步骤115，根据在步骤105获取的歌曲的主题和在步骤110获取的各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中选择合适的视觉元素进行显示。应该理解，步骤115包括两个子步骤，第一子步骤为在视觉元素库中选择视觉元素的步骤，第二子步骤为针对选择的视觉元素进行显示的步骤。下面逐一进行描述。

对于第一子步骤，可以根据歌曲的主题和各句歌词的关键词，为各句歌词独立地选择对应的视觉元素。一种策略是选择一句歌词的关键词与视觉元素的关键词匹配的个数最多的视觉元素，作为该句歌词的视觉元素。另一种策略是给每个关键词加上一个权重，选择一句歌词的关键词与视觉元素的关键词匹配的加权个数最大的视觉元素，作为该句歌词的视觉元素。然后，将各句歌词的视觉元素按照播放顺序组合成一个视觉元素序列。

可选地，对于第一子步骤，也可以利用动态规划算法为上述歌曲整体地选择最优的视觉元素序列。

具体地，为了使用动态规划算法，需要定义两种关键词集合之间的距离，即目标距离和跳转距离，其中目标距离是指歌词关键词集合与视觉元素关键词集合之间的距离，跳转距离是指相邻两个视觉元素的关键词集合之间的差异，这两个距离都可以采用关键词匹配次数或加权匹配次数。动态规划算法的具体细节可以参见例如Cormen，T.H.等的著作《算法导论》，由潘金贵等翻译，机械工业出版社，2006年9月。

对于第二子步骤，针对第一子步骤中选择的视觉元素序列，生成连续的视觉效果显示出来。为了避免视觉元素之间的不连续的跳转，可以采用一些动态效果。例如，采用前一个视觉元素逐渐模糊，而后一个视觉元素逐渐清晰的方式。应该理解，还可以采用很多的动态效果进行显示，本发明对此没有任何限制。

此外，应该理解，本实施例的在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法的上述步骤的顺序可以变换，例如可以首先在主题库中查找歌曲的主题，然后在歌词库中查找歌曲的歌词，本发明对此没有任何限制。

通过使用本实施例的在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法，可以将视觉效果按照歌曲的主题进行划分，从而可以根据播放歌曲的内容和意境，形成风格一致、主题统一的视觉效果展示给播放者。此外，本实施例的方法可以利用主题选择关键词列表对歌曲的歌词进行主题分析，提高了主题分析的准确性和效率。此外，本实施例的方法可以使用动态规划算法为歌曲整体地选择最优的视觉元素序列，并利用跳转距离来约束视觉元素序列的选择，从而进一步避免相邻两句歌词的视觉元素内容发生太大的跳转。

在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置

在同一发明构思下，图2示出了根据本发明的在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置的方框图。下面就结合该图，对本实施例进行描述。对于那些与前面实施例相同的部分，适当省略其说明。

如图2所示，本实施例的在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置200包括歌词获取单元201，用于获取上述歌曲的歌词；主题获取单元205，用于获取上述歌曲的主题；歌词分析单元210，利用视觉元素库40，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词，其中上述视觉元素库40中的每个视觉元素都具有相关的主题和关键词；以及显示单元215，根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库40中选择合适的视觉元素进行显示。

在本实施例中，歌曲是指能够用多媒体播放器例如Windows MediaPlayer或RealPlayer等播放的任何歌曲，其格式可以是MP3、WAV、WMA、VOX等，本发明对此没有任何限制。

由于大部分歌曲都会标注有歌曲的名称、歌曲的专辑名称、歌曲的演唱者等的信息，因此，歌词获取单元201可以根据播放歌曲的这些信息，在本地的歌词库10中或者在通过网络可以访问的服务器上的歌词库10中查找带有时间对齐的歌词。此外，如果某些歌曲没有上述标注信息，也可以手动下载这些歌曲的歌词，例如从百度等网站下载。本发明对获取歌词的方法没有任何限制，只要能够为播放的歌曲获得相应的带有时间对齐的歌词即可。

在本实施例中，可以为常见的歌曲建立一个主题库20，标注这些歌曲的主题。由此，主题获取单元205可以在对歌曲进行了主题标注的主题库20中查找播放歌曲的主题。

此外，对于那些没有进行主题标注的歌曲，主题获取单元205可以利用下面的方法自动分析歌曲的主题。

主题获取单元205在自动分析歌曲的主题时，首先建立一个主题选择关键词列表30，在该主题选择关键词列表30中每个主题具有相关的一个或多个关键词。例如主题选择关键词列表30的主题可以包括：

爱情、友情、假日、军营、校园、足球、......

与主题选择关键词列表30的主题“爱情”相关的关键词可以包括：

月亮、星星、小河、小桥、思念、爱人、星空、热切、执着、......

然后，如果歌曲所属的语言是需要进行分词的语言，例如汉语、日语、韩语等时，需要首先对歌曲的歌词进行分词。一种简单有效的分词算法是最大匹配算法，该算法试图在词典中找到最大匹配的词，这里使用的词典可以是常规的词典与本发明中的所有关键词的组合，或者是常规的词典与歌曲主题相关的关键词的组合。也就是说，该算法从一个句子的给定点开始查找，在词典中试图找到一个最长的字串作为一个词，在这个词后面插入词边界，然后接着进行查找。

具体地，主题获取单元205可以采用上述参考图1的实施例中描述的分词算法对歌词进行分词，在此不再赘述。

然后，主题获取单元205为了进行歌曲主题的自动分析，首先统计所有关键词在每个主题中的出现次数或加权出现次数。然后，对于上述待分析的歌曲，统计所有关键词在这首歌曲中出现次数的加权次数。最后对所有关键词在这首歌曲中的出现次数或加权出现次数和在各个主题中的出现次数或加权出现次数进行比较，来选择歌曲的主题，其中可以将出现次数或加权出现次数最相似的主题作为这首歌曲的主题

具体地，主题获取单元205可以采用上述参考图1的实施例中描述的利用TFIDF的方法选择歌曲的主题，在此不再赘述。

在本实施例中，歌词分析单元210利用视觉元素库40，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词。

具体地，视觉元素库40是指标注有主题和关键词的视觉元素的集合。该视觉元素库40可以存储在本地或者通过网络可以访问的服务器中。视觉元素可以是图片、动画或视频短片等等，本发明对此没有任何限制。

对视觉元素标注的主题与上述主题选择关键词列表30中的主题相同，例如可以包括：

爱情、友情、假日、军营、校园、足球、......

此外，与视觉元素的主题相关的关键词不一定与上述主题选择关键词列表30中的关键词相同，例如，与视觉元素的主题“爱情”相关的关键词可以包括：

月亮、星星、小河、小桥、爱人、星空、......

其中，没有与主题选择关键词列表30的主题“爱情”相关的关键词“思念”、“热切”和“执着”，因为这些关键词对主题选择的帮助很大，但不一定可以找到适合的视觉元素进行表达。

歌词分析单元210首先需要对歌曲的歌词进行分词。如果上述主题获取单元205已经对歌词进行了分词，则无需重新处理。

可选地，不管上述主题获取单元205是否对歌词进行了分词，歌词分析单元210可以利用与上述主题获取单元205获取的歌曲的主题相关的关键词对歌词进行分词。具体地，例如，可以将与歌曲的主题相关的关键词加入上述用于分词的词典中，来进行分词。

然后，歌词分析单元210针对各句歌词，在进行了分词的歌词中查找视觉元素库40中的与歌曲的主题相关的关键词，并将查找到的关键词作为各句歌词的关键词。

应该理解，某句歌词可能没有与歌曲主题对应的关键词，或者某句歌词可能具有多个与歌曲主题对应的关键词。

在本实施例中，显示单元215根据主题获取单元205获取的歌曲的主题和歌词分析单元210获取的各句歌词的关键词，在上述视觉元素库40中选择合适的视觉元素进行显示。应该理解，显示单元215包括两个子单元，第一子单元为在视觉元素库40中选择视觉元素的视觉元素选择单元，第二子单元为针对选择的视觉元素进行显示的视觉元素显示单元。下面逐一进行描述。

对于视觉元素选择单元，可以根据歌曲的主题和各句歌词的关键词，为各句歌词独立地选择对应的视觉元素。一种策略是选择一句歌词的关键词与视觉元素的关键词匹配的个数最多的视觉元素，作为该句歌词的视觉元素。另一种策略是给每个关键词加上一个权重，选择一句歌词的关键词与视觉元素的关键词匹配的加权个数最大的视觉元素，作为该句歌词的视觉元素。然后，将各句歌词的视觉元素按照播放顺序组合成一个视觉元素序列。

可选地，对于视觉元素选择单元，也可以利用动态规划算法为上述歌曲整体地选择最优的视觉元素序列。

具体地，为了使用动态规划算法，需要定义两种关键词集合之间的距离，即目标距离和跳转距离，其中目标距离是指歌词关键词集合与视觉元素关键词集合之间的距离，跳转距离是指相邻两个视觉元素的关键词集合之间的差异，这两个距离都可以采用关键词匹配次数或加权匹配次数。动态规划算法的具体细节可以参见例如Cormen，T.H.等的著作《算法导论》，由潘金贵等翻译，机械工业出版社，2006年9月。

对于视觉元素显示单元，针对视觉元素选择单元选择的视觉元素序列，生成连续的视觉效果显示出来。为了避免视觉元素之间的不连续的跳转，可以采用一些动态效果。例如，采用前一个视觉元素逐渐模糊，而后一个视觉元素逐渐清晰的方式。应该理解，还可以采用很多的动态效果进行显示，本发明对此没有任何限制。

此外，应该理解，本实施例的在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置200的上述单元的工作顺序可以变换，例如主题获取单元205可以首先在主题库20中查找歌曲的主题，然后歌词获取单元201在歌词库10中查找歌曲的歌词，本发明对此没有任何限制。

除非另有说明，本发明所述的装置和单元的功能可用硬件或软件或它们的结合来运行。然而，在一个优选实施列中，除非另有说明，这些功能是由处理器，如计算机或电子数据处理器，按照编码，如计算机程序编码，的集成电路来执行的。一般来说，为了实现本发明的实施例而执行的方法可以是操作系统或特定应用程序的一部分、程序、模块、对象或指令序列。本发明的软件通常包括将由本地计算机呈现成机器可读格式的众多指令，因此是可执行指令。此外，程序包括相对于程序来说驻留在本地或在存储器中找到的变量和数据结构。另外，下文描述的各种程序可以根据在本发明的特定实施例中实现它们的应用方法来识别。当携带指向本发明的功能的计算机可读指令时，这样的信号承载媒体代表本发明的实施例。

通过使用本实施例的在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置200，可以将视觉效果按照歌曲的主题进行划分，从而可以根据播放歌曲的内容和意境，形成风格一致、主题统一的视觉效果展示给播放者。此外，本实施例的装置200可以利用主题选择关键词列表30对歌曲的歌词进行主题分析，提高了主题分析的准确性和效率。此外，本实施例的装置200可以使用动态规划算法为歌曲整体地选择最优的视觉元素序列，并利用跳转距离来约束视觉元素序列的选择，从而进一步避免相邻两句歌词的视觉元素内容发生太大的跳转。

以上虽然通过一些示例性的实施例对本发明的在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法和在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置进行了详细的描述，但是以上这些实施例并不是穷举的，本领域技术人员可以在本发明的精神和范围内实现各种变化和修改。因此，本发明并不限于这些实施例，本发明的范围仅以所附权利要求书为准。

Claims (16)

1.一种在播放歌曲时自动显示视觉元素的方法，包括以下步骤：

获取上述歌曲的歌词；

获取上述歌曲的主题；

利用视觉元素库，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词，其中上述视觉元素库中的每个视觉元素都具有相关的主题和关键词；以及

根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中选择合适的视觉元素进行显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述获取上述歌曲的歌词的步骤包括以下步骤：

根据上述歌曲的名称、专辑名称和演唱者中的至少一个，在本地或者通过网络可以访问的服务器上查找上述歌曲的歌词。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述获取上述歌曲的主题的步骤包括以下步骤：

在预先对歌曲进行了主题标注的主题库中查找上述歌曲的主题。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述获取上述歌曲的主题的步骤包括以下步骤：

利用主题选择关键词列表，对上述获取的歌词进行分析，其中将与在上述主题选择关键词列表中的关键词在上述歌曲中出现次数或加权出现次数最相似的主题作为上述歌曲的主题。

5.根据权利要求1-4中任何一项所述的方法，其中所述利用视觉元素库，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词的步骤包括以下步骤：

对上述歌词进行分词；以及

在上述进行了分词的歌词中针对各句歌词查找上述视觉元素库中的与上述歌曲的主题相关的关键词，其中将查找到的关键词作为各句歌词的关键词。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述对上述歌词进行分词的步骤包括利用与上述歌曲的主题相关的关键词对上述歌词进行分词。

7.根据权利要求1-4中任何一项所述的方法，其中所述根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中选择合适的视觉元素进行显示的步骤包括以下步骤：

根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中针对各句歌词独立地选择对应的视觉元素进行显示。

8.根据权利要求1-4中任何一项所述的方法，其中所述根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中选择合适的视觉元素进行显示的步骤包括以下步骤：

利用动态规划算法为上述歌曲整体地选择最优的视觉元素序列进行显示。

9.一种在播放歌曲时自动显示视觉元素的装置，包括：

歌词获取单元，用于获取上述歌曲的歌词；

主题获取单元，用于获取上述歌曲的主题；

歌词分析单元，利用视觉元素库，对上述歌词进行分析，以针对各句歌词获取与上述歌曲的主题相关的关键词，其中上述视觉元素库中的每个视觉元素都具有相关的主题和关键词；以及

显示单元，根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中选择合适的视觉元素进行显示。

10.根据权利要求9所述的装置，其中所述歌词获取单元用于：

根据上述歌曲的名称、专辑名称和演唱者中的至少一个，在本地或者通过网络可以访问的服务器上查找上述歌曲的歌词。

11.根据权利要求9所述的装置，其中所述主题获取单元用于：

在预先对歌曲进行了主题标注的主题库中查找上述歌曲的主题。

12.根据权利要求9所述的装置，其中所述主题获取单元用于：

利用主题选择关键词列表，对上述获取的歌词进行分析，其中将与在上述主题选择关键词列表中的关键词在上述歌曲中出现次数或加权出现次数最相似的主题作为上述歌曲的主题。

13.根据权利要求9-12中任何一项所述的装置，其中所述歌词分析单元包括：

分词单元，用于对上述歌词进行分词；以及

查找单元，在上述进行了分词的歌词中针对各句歌词查找上述视觉元素库中的与上述歌曲的主题相关的关键词，其中将查找到的关键词作为各句歌词的关键词。

14.根据权利要求13所述的装置，其中所述分词单元利用与上述歌曲的主题相关的关键词对上述歌词进行分词。

15.根据权利要求9-12中任何一项所述的装置，其中所述显示单元用于：

根据上述获取的歌曲的主题和各句歌词的关键词，在上述视觉元素库中针对各句歌词独立地选择对应的视觉元素进行显示。

16.根据权利要求9-12中任何一项所述的装置，其中所述显示单元用于：

利用动态规划算法为上述歌曲整体地选择最优的视觉元素序列进行显示。

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