CN105138696A - 一种音乐推送方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明适用于互联网与流媒体服务领域，提供了一种音乐推送方法及装置，音乐推送方法包括：获取用户设备的搜索音频；根据预先建立的音频分类模型，对搜索音频进行分类，确定搜索音频对应的类别编号；检索与类别编号对应的音频，将类别编号对应的音频推送到用户设备；其中，类别编号为搜索音频在音频库中所属分类的编号；其中，音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。本发明在用户设备播放不同的搜索音频时，可对搜索音频进行分类，推送类别编号对应的音频，由于类别编号是根据音频中各频段所占的比重进行分类的，因此同一类别编号的音频各频段所占的比重基本相同，因此可以满足不同用户的听力需求，提高了推送效率和准确度。

Description

一种音乐推送方法及装置

技术领域

本发明属于互联网与流媒体服务领域，尤其涉及一种音乐推送方法及装置。

背景技术

从音乐产业进入数字化时代以来，数字音乐以易于传播的特性，已经在人们的生活中占据相当重要的地位。目前音乐播放器层出不穷，功能也不断推陈出新，如何向用户推送更适合偏好的歌曲是播放器本身能否拥有稳定用户的一个关键因素。

然而，传统的音乐分类方法，一般是依据的因素是歌曲的名称、歌曲的演唱者、歌曲的时长，或者人为地给歌曲添加的文本标签。而不同用户的耳朵对不同声音的敏感程度不同，依据上述因素的分类，其结果不够准确，也常常难以符合用户的审美需求和听力需求，音乐推送的准确度较低。

因此，传统的音乐分类方法，无法根据一段音频中不同频段占比的不同对音频进行分类，不利于提高流媒体中音乐推送的准确度，难以满足不同用户的听力需求。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种音乐推送方法，根据一段音频中不同频段占比的不同对音频进行分类，旨在解决传统的音乐分类方法，无法根据一段音频中不同频段占比的不同对音频进行分类，不利于提高流媒体中音乐推送的准确度的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种音乐推送方法，包括：

获取用户设备的搜索音频；

根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号；

检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推送到所述用户设备；

其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号；

其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。

本发明实施例的另一目的在于提供一种音乐推送装置，包括：

搜索音频获取模块，用于获取用户设备的搜索音频；

类别编号确定模块，用于根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号；

音频检索模块，用于检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推送到所述用户设备；

其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号；

其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。

在本发明实施例中，根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号；检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推送到所述用户设备，解决了传统的音乐分类方法，无法根据一段音频中不同频段占比的不同对音频进行分类，不利于提高流媒体中音乐推送的准确度。在用户设备播放不同的搜索音频时，即可对搜索音频进行分类，推送类别编号对应的音频，由于类别编号是根据音频中各频段所占的比重进行分类的，因此同一类别编号的音频各频段所占的比重基本相同，因此可以满足不同用户的听力需求，既提高了流媒体中音乐推送的效率，也提高了音乐推送的准确度。

附图说明

图1是本发明实施例提供的音乐推送方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的音乐推送方法步骤S102的实现流程图；

图3是本发明实施例提供的建立音频分类模型的实现流程图；

图4是本发明实施例提供的更新音频库的实现流程图；

图5是本发明实施例提供的音乐推送装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

图1是本发明实施例提供的音乐推送方法的实现流程图，详述如下：

在步骤S101中，获取用户设备的搜索音频；

通过搜索接口，获取用户设备的搜索音频。

搜索音频为搜索到的音频。

在步骤S102中，根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号；

在步骤S103中，检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推送到所述用户设备；

其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号；

其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。

其中，步骤S102，具体为：

将所述搜索音频从时域转换到频域；

在频域中，获取所述搜索音频中各频段所占的比重；

根据预先建立的音频分类模型以及所述搜索音频中各频段所占的比重，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号。

其中，获取所述搜索音频中各频段所占的比重，具体为：

在频域中，获取所述搜索音频中各频段的频谱宽度；

根据频谱宽度，生成所述搜索音频中各频段所占的比重。

在本发明实施例中，解决了传统的音乐分类方法，无法根据一段音频中不同频段占比的不同对音频进行分类，不利于提高流媒体中音乐推送的准确度的问题。在用户设备播放不同的搜索音频时，即可对搜索音频进行分类，推送类别编号对应的音频，由于类别编号是根据音频中各频段所占的比重进行分类的，因此同一类别编号的音频各频段所占的比重基本相同，因此可以满足不同用户的听力需求，提高了推送效率和准确度。

实施例二

图2是本发明实施例提供的音乐推送方法步骤S102的实现流程图，步骤S102中根据预先建立的音频分类模型以及所述搜索音频中各频段所占的比重，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号，具体为：

在步骤S201中，根据所述搜索音频中各频段所占的比重，组成所述搜索音频对应的向量；

在步骤S202中，将所述搜索音频对应的向量输入到预先建立的音频分类模型；

在步骤S203中，所述音频分类模型根据所述搜索音频对应的向量，输出类别编号。

实施例三

图3是本发明实施例提供的建立音频分类模型的实现流程图，详述如下：

在步骤S301中，将音频库中的音频从时域转换到频域；

在步骤S302中，在频域中，检测所述音频中各频段所占的比重；

在频域中，获取所述音频中各频段的频谱宽度；

根据频谱宽度，生成所述搜索音频中各频段所占的比重。

在步骤S303中，根据各频段所占的比重，组成所述音频对应的向量；

在步骤S304中，使用K-means算法对多个所述音频对应的向量进行分类，生成分类结果；

在步骤S305中，按照分类后的所述向量所在的分类结果，对所述向量进行编号，生成类别编号；

在步骤S306中，将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输入，建立音频分类模型。

实施例四

本发明实施例描述了更新音频库的实现流程，简述如下：

所述音乐推送方法，还包括：

更新音频库中的音频。

实施例五

图4是本发明实施例提供的更新音频库的实现流程图，详述如下：

在步骤S401中，读取系统时间和音频的更新时限；

在步骤S402中，判断所述更新时限是否到达，是则连接服务器，更新音频库中存储的音频。

实施例六

本发明实施例描述了在实际应用中，音乐推送方法较佳的实现流程，详述如下：

1.对所有的音频文件分别进行离散傅里叶变换，将这些音频从时域转换到频域。

2.在频域中分析每段音频中各频段所占的比重。

3.对每一段音频来说，该段音频中各个频段所占的比重可以组成一个向量，本发明使用这个向量表示该段音频，该向量可以写为：

$\stackrel{\‾}{x_{\mathrm{\ι}}}=(x_{1i},x_{2i},x_{3i},...,x_{ni})$

n为频段的序号，i表示单位向量。

4.使用K-means算法对这些向量进行分类，将分类后的向量按其所在的类别编号，则每个向量的编号就代表了其对应音频的编号，也是该音频所在的类别。

5.将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输入，可以获得对音频进行分类的模型。

6.当用户检索一段分类未知的音频时，将该音频进行离散傅里叶变换后，使用步骤2,3中的方法表示这段音频。并将所得向量作为输入向量输入到步骤5所获得的分类模型中，模型将会输出输入向量的类别编号，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号。

7.检索对应类别编号中的音频，将这些音频作为推送的结果推送给用户。

实施例七

图5是本发明实施例提供的音乐推送装置的结构框图，该装置可以运行于服务器中。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

参照图5，该音乐推送装置，包括：

搜索音频获取模块51，用于获取用户设备的搜索音频；

类别编号确定模块52，用于根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号；

音频检索模块53，用于检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推送到所述用户设备；

其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号；

其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。

在本实施例的一种实现方式中，所述类别编号确定模块具体包括：

向量组成单元，用于根据所述搜索音频中各频段所占的比重，组成所述搜索音频对应的向量；

向量输入单元，用于将所述搜索音频对应的向量输入到预先建立的音频分类模型；

类别编号输出单元，用于所述音频分类模型根据所述搜索音频对应的向量，输出类别编号。

在本实施例的一种实现方式中，所述音乐推送装置，还包括：

转换模块，用于将音频库中的音频从时域转换到频域；

比重检测模块，用于在频域中，检测所述音频中各频段所占的比重；

组成模块，用于根据各频段所占的比重，组成所述音频对应的向量；

分类结果生成模块，用于使用K-means算法对多个所述音频对应的向量进行分类，生成分类结果；

类别编号生成模块，用于按照分类后的所述向量所在的分类结果，对所述向量进行编号，生成类别编号；

音频分类模型建立模块，用于将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输入，建立音频分类模型。

在本实施例的一种实现方式中，所述音乐推送装置，还包括：

更新模块，用于更新音频库中的音频。

在本实施例的一种实现方式中，所述更新模块，具体包括：

读取单元，用于读取系统时间和音频的更新时限；

更新单元，用于判断所述更新时限是否到达，是则连接服务器，更新音频库中存储的音频。

本发明实施例提供的装置可以应用在前述对应的方法实施例中，详情参见上述实施例的描述，在此不再赘述。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现。所述的程序可以存储于可读取存储介质中，所述的存储介质，如随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、电可擦写可编程存储器、寄存器等。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种音乐推送方法，其特征在于，包括：

获取用户设备的搜索音频；

根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号；

检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推送到所述用户设备；

其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号；

其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。

2.如权利要求1所述的音乐推送方法，其特征在于，所述根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号，具体为：

根据所述搜索音频中各频段所占的比重，组成所述搜索音频对应的向量；

将所述搜索音频对应的向量输入到预先建立的音频分类模型；

所述音频分类模型根据所述搜索音频对应的向量，输出类别编号。

3.如权利要求1所述的音乐推送方法，其特征在于，在所述根据预先建立的音频分类模型确定所述音频对应的类别编号之前，所述音乐推送方法，包括：

将音频库中的音频从时域转换到频域；

在频域中，检测所述音频中各频段所占的比重；

根据各频段所占的比重，组成所述音频对应的向量；

使用K-means算法对多个所述音频对应的向量进行分类，生成分类结果；

按照分类后的所述向量所在的分类结果，对所述向量进行编号，生成类别编号；

将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输入，建立音频分类模型。

4.如权利要求3所述的音乐推送方法，其特征在于，所述音乐推送方法，还包括：

更新音频库中的音频。

5.如权利要求4所述的音乐推送方法，其特征在于，所述更新音频库中的音频，具体为：

读取系统时间和音频的更新时限；

判断所述更新时限是否到达，是则连接服务器，更新音频库中存储的音频。

6.一种音乐推送装置，其特征在于，包括：

搜索音频获取模块，用于获取用户设备的搜索音频；

类别编号确定模块，用于根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号；

音频检索模块，用于检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推送到所述用户设备；

其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号；

其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。

7.如权利要求6所述音乐推送装置，其特征在于，所述类别编号确定模块具体包括：

向量组成单元，用于根据所述搜索音频中各频段所占的比重，组成所述搜索音频对应的向量；

向量输入单元，用于将所述搜索音频对应的向量输入到预先建立的音频分类模型；

类别编号输出单元，用于所述音频分类模型根据所述搜索音频对应的向量，输出类别编号。

8.如权利要求6所述音乐推送装置，其特征在于，所述音乐推送装置，还包括：

转换模块，用于将音频库中的音频从时域转换到频域；

比重检测模块，用于在频域中，检测所述音频中各频段所占的比重；

组成模块，用于根据各频段所占的比重，组成所述音频对应的向量；

分类结果生成模块，用于使用K-means算法对多个所述音频对应的向量进行分类，生成分类结果；

类别编号生成模块，用于按照分类后的所述向量所在的分类结果，对所述向量进行编号，生成类别编号；

音频分类模型建立模块，用于将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输入，建立音频分类模型。

9.如权利要求6所述音乐推送装置，其特征在于，所述音乐推送装置，还包括：

更新模块，用于更新音频库中的音频。

10.如权利要求9所述音乐推送装置，其特征在于，所述更新模块，具体包括：

读取单元，用于读取系统时间和音频的更新时限；

更新单元，用于判断所述更新时限是否到达，是则连接服务器，更新音频库中存储的音频。