CN102253987A - 网络mp3音质排序方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种网络MP3音质排序方法及系统,所述方法包括步骤:后台单元抓取网络上MP3音乐的资源并存储在数据库中;提取网络MP3音乐资源的帧头信息并存储到数据库中;提取网络MP3音乐资源的帧数据进行假音质MP3检测分析并将分析结果存储到数据库中;查询页面获取输入的MP3音乐歌曲名字传递给后台单元;后台单元利用所述MP3音乐歌曲名字在数据库中进行搜索,如果存在所述MP3音乐歌曲名字的数据记录,从查询页面跳转到返回结果页面,返回结果页面读取所述数据记录并进行排序和输出,显示在返回结果页面中,供用户参考和下载。本发明集成了网络MP3音乐搜索和音质分析,为用户提供经过音质分析和排序的搜索结果。
Description
技术领域
本发明属于多媒体信息处理领域,具体涉及一种网络MP3音质排序方法及系统。
背景技术
网络音乐是以数字化方式通过互联网、移动通信网等信息网络传播的音乐产品。互联网、宽带的普及,以及3G商用进程的不断加快,加上用户对网络音乐的需求,使得网络音乐等宽带娱乐业务在全球范围内快速发展起来。
MP3, 全称是Moving Picture Experts Group Audio Layer III,目前应用最广泛的一种音频格式,目前通过网上或录音设备获得的音频大多都是MP3格式。MP3是一种有损压缩的音频压缩技术,利用 MPEG Audio Layer 3 的技术,将音乐以1:10 甚至 1:12 的压缩率,压缩成容量较小的音乐文件,能够在音质丢失很小的情况下把文件压缩到更小的程度。而且还非常好的保持了原来的音质。正是因为MP3体积小、音质高的特点使得MP3格式几乎成为网上音乐的代名词。
但是,网络音乐搜索是以网络音乐的歌名、作者等作为关键字进行搜索,并以关键字匹配的相关度、音乐的链接速度作为依据进行排序,供用户链接下载。但主流网络音乐搜索系统存在以下不足:没有提供音乐的相关信息,如采样率、码率;没有对音乐进行分析,如假音质分析;没有以音质作为依据对搜索结果进行排序,造成用户不能方便快捷地下载高音质音乐。
发明内容
针对现有技术的缺点,本发明的目的是提供一种集成了网络MP3音乐搜索和音质分析,为用户提供经过音质分析和排序的搜索结果的网络MP3音质排序方法及系统。
为实现上述目的,本发明的技术方案为:
一种网络MP3音质排序方法,其包括以下步骤:
A. 后台单元根据接收到的MP3音乐歌曲名字抓取网络上所述MP3音乐的资源,并将所述网络MP3音乐资源存储在数据库中;
B. 根据抓取的网络MP3音乐资源提取所述网络MP3音乐资源的帧头信息,并将所述帧头信息存储到数据库中;
C.提取所述网络MP3音乐资源的帧数据进行假音质MP3检测分析并将分析结果存储到数据库中;
D.前台单元的查询页面获取输入的MP3音乐歌曲名字传递给后台单元;
E.后台单元利用所述MP3音乐歌曲名字在数据库中进行搜索,如果存在所述MP3音乐歌曲名字的数据记录,从查询页面跳转到返回结果页面,返回结果页面读取所述数据记录,然后对所述数据记录进行排序和输出,显示在返回结果页面中,供用户参考和下载。
通过后台单元抓取网络MP3音乐资源,然后提取相关信息并对其进行分析,将相关信息和结果存储在数据库中,用户只要通过前台单元输入MP3音乐歌曲名字就可以从数据库中找到该音乐的各种版本,并通过返回结果页面排序显示,从而下载到音质更好的MP3音乐版本。
上述方案中,所述步骤A具体步骤为:
A1. 根据接收到的MP3音乐歌曲名字调用网络主流搜索系统的搜索接口,获取存有所述MP3音乐下载地址的XML或HTML文件;
A2.读取存有所述MP3音乐下载地址的XML或HTML文件,获取所述MP3音乐的下载地址,并将所述MP3音乐下载地址存储到数据库中;
A3. 根据所述MP3音乐下载地址从每个网络MP3音乐资源中抓取音乐片段存储到数据库中。
上述方案中,所述步骤B中的帧头信息包括采样率、码率、MPEG音频版本号、MPEG层版本号、声道模式。
上述方案中,所述步骤C的具体步骤为:
C1:根据所述抓取的音乐片段提取所述网络MP3音乐资源的帧数据;
C2:根据所述帧数据提取所述网络MP3音乐资源的音频特征,所述音频特征为MDCT系数值;
C3:进入训练过程,所述训练过程是利用已有的MP3音乐样本的音频特征对分类器进行训练,产生训练模型,若后台单元中已存有训练模型,则跳过此步骤C3,直接进入C4;
C4:进入预测过程,所述预测过程是利用所述训练模型和所述网络MP3音乐资源的音频特征对所述每个MP3音乐资源区分出假音质MP3音乐和正常MP3音乐并且得到假音质MP3的原始码率存储到数据库中。
上述方案中,在所述步骤A之前还进行异常处理步骤,所述异常处理步骤是对数据库中的非法操作进行处理,所述非法操作包括:通过SQL Server直接对数据库进行增加、删除、查询和修改;造成数据库中数据丢失的意外操作。
本发明还提供一种网络MP3音质排序系统,其包括后台单元和前台单元;所述后台单元包括:
数据库单元,用于存储MP3音乐的相关信息;
资源抓取单元,用于根据接收到的MP3音乐歌曲名字抓取网络上所述MP3音乐的资源,并将所述网络MP3音乐资源存储在所述数据库单元中;
信息提取单元,用于根据抓取的网络MP3音乐资源提取述网络MP3音乐资源的帧头信息,并将所述帧头信息存储到所述数据库单元中;
分析单元,用于提取所述网络MP3音乐资源的帧数据进行假音质MP3检测分析并将分析结果存储到数据库中;
所述前台单元包括:
查询页面单元,用于获取需要搜索的MP3音乐歌曲名字,并将所述MP3音乐歌曲名字传递给后台单元;
返回结果页面单元,用于读取后台单元利用所述MP3音乐歌曲名字在数据库单元中进行搜索得到的数据记录,然后对所述数据记录进行排序和输出,显示在返回页面单元中,供用户参考和下载。
上述方案中,所述资源抓取单元包括:
搜索接口单元,用于根据接收到的MP3音乐歌曲名字调用网络主流搜索系统的搜索接口,获取存有所述MP3音乐下载地址的XML或HTML文件;
读取单元,用于读取所述存有MP3音乐下载地址的XML或HTML文件,获取MP3音乐的下载地址,并将所述MP3音乐下载地址存储到所述数据库单元中;
抓取字节单元,用于根据所述MP3音乐下载地址从每个MP3音乐资源中抓取音乐片段存储到数据库单元中。
上述方案中,所述分析单元包括:
提取帧数据单元,用于根据所述抓取的音乐片段提取所述网络MP3音乐资源的帧数据;
提取音频特征单元,用于提取所述网络MP3音乐资源的音频特征;
训练单元,用于利用已有MP3音乐样本的音频特征对分类器进行训练,产生训练模型;
预测单元,用于利用所述训练模型和所述网络MP3音乐资源的音频特征对所述每个MP3音乐资源区分出假音质MP3音乐和正常MP3音乐并且得到假音质MP3的原始码率存储到数据库中;所述网络MP3音乐资源的音频特征为MDCT系数值。
上述方案中,所述返回结果单元设置有分页处理单元和数据源处理单元,所述分页处理单元用于完成排序分页的辅助工作,所述辅助工作包括显示当前页码、显示页码总数、不同页码之间跳转;前台单元通过所述数据源处理单元读取数据库单元中的数据记录,所述数据处理单元还提供排序和分页功能。
上述方案中,所述网络MP3音质排序系统还包括异常处理单元,用于对数据库中的非法操作进行处理,所述非法操作包括:通过SQL Server直接对数据库进行增加、删除、查询和修改;造成数据库中数据丢失的意外操作。
本发明的有益效果是:
本发明集成了网络MP3音乐搜索和音质分析,根据用户输入的MP3音乐歌曲名字在数据库中搜索该MP3音乐的各种版本,并根据数据库中记录的该音乐的相应音质信息对不同版本的该MP3音乐进行排序,为用户提供经过音质分析和排序的搜索结果,用户根据该搜索结果就能够下载到音质更好的MP3音乐版本。
附图说明
图1为本发明一种网络MP3音质排序系统优选实施例的结构简图;
图2为本发明一种网络MP3音质排序系统优选实施例中后台单元的结构示意图;
图3为本发明一种网络MP3音质排序系统优选实施例中前台单元的结构示意图;
图4A和4B为本发明一种网络MP3音质排序方法优选实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的优选实施例进行说明。
如图1所示,是本发明一种网络MP3音质排序系统优选实施例的结构简图。
其包括后台单元20和前台单元21。
如图2所示,是本发明一种网络MP3音质排序系统优选实施例中后台单元20的结构示意图。其包括:
数据库单元201,用于存储MP3音乐的相关信息。
资源抓取单元202,其包括:搜索接口单元,用于根据接收到的MP3音乐歌曲名字调用网络主流搜索系统的搜索接口,获取存有MP3音乐下载地址的XML或HTML文件;读取单元,用于读取存有MP3音乐的XML或HTML文件,获取MP3音乐的下载地址,并将MP3音乐下载地址存储到数据库单元中;抓取字节单元,用于根据MP3音乐下载地址从每个MP3音乐资源中抓取音乐片段存储到数据库单元中。
信息提取单元203,用于根据抓取的音乐片段提取网络MP3音乐资源的帧头信息,并将帧头信息存储到数据库单元中,帧头信息包括采样率、码率、MPEG音频版本号、MPEG层版本号、声道模式。
分析单元204,其包括:提取帧数据单元,用于根据抓取的音乐片段提取网络MP3音乐资源的帧数据;提取音频特征单元,用于提取网络MP3音乐资源的音频特征;训练单元,用于利用已有MP3音乐样本的音频特征对分类器进行训练,产生训练模型;预测单元,用于利用训练模型和网络MP3音乐资源的音频特征对每个MP3音乐资源区分出假音质MP3音乐和正常MP3音乐并且得到假音质MP3的原始码率存储到数据库中,网络MP3音乐资源的音频特征为MDCT系数值。
如图3所示,是本发明一种网络MP3音质排序系统优选实施例中前台单元21的结构示意图。其前台单元包括:
查询页面单元201,用于获取需要搜索的MP3音乐歌曲名字,并将MP3音乐歌曲名字传递给后台单元;
返回结果页面单元202,用于读取后台单元利用MP3音乐歌曲名字在数据库单元中进行搜索得到的数据记录,然后对数据记录进行排序和输出,显示在返回页面单元中,供用户参考和下载。
返回结果单元设置有分页处理单元和数据源处理单元,分页处理单元用于完成排序分页的辅助工作,辅助工作包括显示当前页码、显示页码总数、不同页码之间跳转;前台单元通过数据源处理单元读取数据库单元中的数据记录,数据处理单元还提供排序和分页功能。
如图4A和4B为本发明一种网络MP3音质排序方法优选实施例的流程示意图。
步骤S0:进行异常处理:是对数据库中的非法操作进行处理,包括通过SQL Server直接对数据库进行增加、删除、查询和修改,以及造成数据库中数据丢失的意外操作。
步骤S1:抓取网络上的MP3音乐资源并存储在数据库中。后台单元根据接收到的MP3音乐歌曲名字抓取网络上所述MP3音乐的资源,并将网络MP3音乐资源存储在数据库中,具体为:
S10、根据接收到的MP3音乐歌曲名字调用网络主流搜索系统的搜索接口,获取存有MP3音乐下载地址的XML或HTML文件;
S11、读取存有MP3音乐下载地址的XML或HTML文件,获取MP3音乐的下载地址,并将MP3音乐下载地址存储到数据库中;
S12、根据MP3音乐下载地址从每个网络MP3音乐资源中抓取音乐片段存储到数据库中。
步骤S2:根据抓取的音乐片段提取网络MP3音乐资源的帧头信息,并将帧头信息存储到数据库中,帧头信息包括采样率、码率、MPEG音频版本号、MPEG层版本号、声道模式。
步骤S3:提取所述网络MP3音乐资源的帧数据进行假音质MP3检测分析并将分析结果存储到数据库中,具体为:
S30、根据所述抓取的音乐片段提取网络MP3音乐资源的帧数据;
S31、根据帧数据提取该网络MP3音乐资源的音频特征;
S32、进入训练过程,训练过程是利用已有MP3音乐样本的音频特征对分类器进行训练,产生训练模型,若后台单元中已存有训练模型,则跳过此步骤C3,直接进入步骤C4;后台单元采集足够大的MP3音乐样本进行训练,已保证训练模型的准确率。
S33、进入预测过程,预测过程是利用训练模型和网络MP3音乐资源的音频特征对每个MP3音乐资源区分出假音质MP3音乐和正常MP3音乐并且得到假音质MP3的原始码率存储到数据库中,该网络MP3音乐资源的音频特征为MDCT系数值。
步骤S4:前台单元的查询页面获取输入的MP3音乐歌曲名字传递给后台单元。
步骤S5:后台单元利用MP3音乐歌曲名字在数据库中进行搜索,如果存在该MP3音乐歌曲名字的数据记录,从查询页面跳转到返回结果页面,返回结果页面读取该数据记录,然后对该数据记录进行排序和输出,显示在返回结果页面中,供用户参考和下载。
Claims (10)
1.一种网络MP3音质排序方法,其特征在于,包括以下步骤:
A. 后台单元根据接收到的MP3音乐歌曲名字抓取网络上所述MP3音乐的资源,并将所述网络MP3音乐资源存储在数据库中;
B.根据抓取的网络MP3音乐资源提取所述网络MP3音乐资源的帧头信息,并将所述帧头信息存储到数据库中;
C.提取所述网络MP3音乐资源的帧数据进行假音质MP3检测分析并将分析结果存储到数据库中;
D.前台单元的查询页面获取输入的MP3音乐歌曲名字传递给后台单元;
E.后台单元利用所述MP3音乐歌曲名字在数据库中进行搜索,如果存在所述MP3音乐歌曲名字的数据记录,从查询页面跳转到返回结果页面,返回结果页面读取所述数据记录,然后对所述数据记录进行排序和输出,显示在返回结果页面中,供用户参考和下载。
2.根据权利要求1所述的网络MP3音质排序方法,其特征在于,所述步骤A具体步骤为:
A1. 根据接收到的MP3音乐歌曲名字调用网络主流搜索系统的搜索接口,获取存有所述MP3音乐下载地址的XML或HTML文件;
A2.读取存有所述MP3音乐下载地址的XML或HTML文件,获取所述MP3音乐的下载地址,并将所述MP3音乐下载地址存储到数据库中;
A3. 根据所述MP3音乐下载地址从每个网络MP3音乐资源中抓取音乐片段存储到数据库中。
3.根据权利要求1所述的网络MP3音质排序方法,其特征在于,所述步骤B中的帧头信息包括采样率、码率、MPEG音频版本号、MPEG层版本号、声道模式。
4.根据权利要求2所述的网络MP3音质排序方法,其特征在于,所述步骤C的具体步骤为:
C1:根据所述抓取的音乐片段提取所述网络MP3音乐资源的帧数据;
C2:根据所述帧数据提取所述网络MP3音乐资源的音频特征,所述音频特征为MDCT系数值;
C3:进入训练过程,所述训练过程是利用已有MP3音乐样本的音频特征对分类器进行训练,产生训练模型,若后台单元中已存有训练模型,则跳过此步骤C3,直接进入步骤C4;
C4:进入预测过程,所述预测过程是利用所述训练模型和所述网络MP3音乐资源的音频特征对所述每个MP3音乐资源区分出假音质MP3音乐和正常MP3音乐并且得到假音质MP3的原始码率存储到数据库中。
5.根据权利要求1所述的网络MP3音质排序方法,其特征在于,在所述步骤A之前还进行异常处理步骤,所述异常处理步骤是对数据库中的非法操作进行处理,所述非法操作包括:通过SQL Server直接对数据库进行增加、删除、查询和修改;造成数据库中数据丢失的意外操作。
6.一种网络MP3音质排序系统,其特征在于,包括后台单元和前台单元;所述后台单元包括:
数据库单元,用于存储MP3音乐的相关信息;
资源抓取单元,用于根据接收到的MP3音乐歌曲名字抓取网络上所述MP3音乐的资源,并将所述网络MP3音乐资源存储在所述数据库单元中;
信息提取单元,用于根据抓取的网络MP3音乐资源提取述网络MP3音乐资源的帧头信息,并将所述帧头信息存储到所述数据库单元中;
分析单元,用于提取所述网络MP3音乐资源的帧数据进行假音质MP3检测分析并将分析结果存储到数据库中;
所述前台单元包括:
查询页面单元,用于获取需要搜索的MP3音乐歌曲名字,并将所述MP3音乐歌曲名字传递给后台单元;
返回结果页面单元,用于读取后台单元利用所述MP3音乐歌曲名字在数据库单元中进行搜索得到的数据记录,然后对所述数据记录进行排序和输出,显示在返回页面单元中,供用户参考和下载。
7.根据权利要求6所述的网络MP3音质排序系统,其特征在于,所述资源抓取单元包括:
搜索接口单元,用于根据接收到的MP3音乐歌曲名字调用网络主流搜索系统的搜索接口,获取存有所述MP3音乐下载地址的XML或HTML文件;
读取单元,用于读取所述MP3音乐XML或HTML文件,获取MP3音乐的下载地址,并将所述MP3音乐下载地址存储到所述数据库单元中;
抓取字节单元,用于根据所述MP3音乐下载地址从每个MP3音乐资源中抓取音乐片段存储到所述数据库单元中。
8.根据权利要求7所述的网络MP3音质排序系统,其特征在于,所述分析单元包括:
提取帧数据单元,用于根据所述抓取的音乐片段提取所述网络MP3音乐资源的帧数据;
提取音频特征单元,用于提取所述网络MP3音乐资源的音频特征;
训练单元,用于利用已有MP3音乐样本的音频特征对分类器进行训练,产生训练模型;
预测单元,用于利用所述训练模型和所述网络MP3音乐资源的音频特征对所述每个MP3音乐资源区分出假音质MP3音乐和正常MP3音乐并且得到假音质MP3的原始码率存储到所述数据库单元中;所述网络MP3音乐资源的音频特征为MDCT系数值。
9.根据权利要求6所述的网络MP3音质排序系统,其特征在于,所述返回结果单元设置有分页处理单元和数据源处理单元,所述分页处理单元用于完成排序分页的辅助工作,所述辅助工作包括显示当前页码、显示页码总数、不同页码之间跳转;前台单元通过所述数据源处理单元读取数据库单元中的数据记录,所述数据处理单元还提供排序和分页功能。
10.根据权利要求6所述的网络MP3音质排序系统,其特征在于,所述网络MP3音质排序系统还包括异常处理单元,用于对数据库中的非法操作进行处理,所述非法操作包括:通过SQL Server直接对数据库进行增加、删除、查询和修改;造成数据库中数据丢失的意外操作。
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