CN105824861A - 一种推荐音频的方法和移动终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种推荐音频的方法和移动终端，所述方法包括：在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据，解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性，基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。依据本发明的方案无需用户进行点击操作，只需依据播放目标音频时收集的用户的环境音频，即可对用户进行音频推荐，省去了大量的点击操作，缩短了音频推荐过程耗费的时间，提高了音频推荐的效率。

Description

一种推荐音频的方法和移动终端

技术领域

本发明涉及音频处理技术领域，具体涉及一种推荐音频的方法，以及一种移动终端。

背景技术

利用音乐播放软件(例如音乐播放器或音乐电台)可以收听自己喜爱的歌曲。目前，大多数的音乐播放器或者音乐电台尝试根据用户的喜好为用户推荐歌曲，或者尝试在歌曲播放的过程中随机播放用户可能喜爱的歌曲。

现有的歌曲推荐方式需要用户在音乐播放器或音乐电台的相应界面点击“收藏(加红心)”、“下一首(跳过)”或“不再播放”，根据相应的点击操作更新收藏的歌曲的数目和种类，再利用相应软件分析收藏的大量的歌曲的歌曲种类，根据分析结果为用户推荐歌曲。

对于上述的歌曲推荐方式，需要用户在音乐播放器或音乐电台的相应界面进行点击操作，然而有时用户并不会主动进行这样的操作。因此，这种依赖于用户的点击操作的推荐方式，在没有用户的点击操作时，无法对用户进行歌曲推荐。另一方面，用户必须持续进行大量的点击操作，音乐播放器或音乐电台的相应软件才能获得针对于用户的较为全面的分析结果，这使得推荐过程耗时较长，推荐效率较低；并且通过点击方式收藏的歌曲有时并不能准确反映用户喜好的歌曲，导致据此方式推荐的歌曲并不适合用户。

发明内容

针对背景技术存在的音频推荐依赖用户点击操作、推荐效率低、推荐音频不适合用户的问题，提出一种推荐音频的方法，以及一种移动终端。

依据本发明的一个方面，提供了一种推荐音频的方法，应用于移动终端，包括：

在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据；

解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性；

基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。

根据本发明的另一方面，提供了一种移动终端，包括：

行为数据收集模块，用于在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据；

行为数据解析模块，用于解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性；

推荐音频提取模块，用于基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。

依据本发明实施例，在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据，解析所述行为数据，获得用户所针对的目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性，基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频，从而提供了一种推荐音频的方法。

通过上述机制，无需用户进行点击操作，只需依据播放目标音频时收集的用户的环境音频，即可对用户进行音频推荐，省去了大量的点击操作，缩短了音频推荐过程耗费的时间，提高了音频推荐的效率。

另外，本发明的实施例依据收集的环境音频为用户进行音频推荐，相比于传统的通过点击方式推荐的音频，依据本发明的方案推荐的音频可以更加准确地反映用户喜好的音频。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明实施例1的推荐音频的方法流程图；

图2示出了根据本发明实施例的一个示例的属性体系的示意图；

图3示出了根据本发明实施例的另一个示例的属性体系的示意图；

图4示出了根据本发明实施例2的推荐音频的方法流程图；

图5示出了根据本发明实施例1的移动终端的结构框图；

图6示出了根据本发明实施例2的移动终端的结构框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例1

参考图1，示出了根据本发明实施例1的推荐音频的方法流程图，该方法具体可以包括以下步骤：

步骤101、在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据。

本发明实施例中，所述目标音频为播放的音频，播放目标音频时，用户可能会随着播放的目标音频进行跟唱。可以在播放目标音频时收集环境音频，对收集的环境音频进行分析，进一步识别用户的跟唱行为，将识别后确定发生跟唱行为的环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据，若识别后确定未发生跟唱行为，则不做其他处理。

步骤102、解析所述行为数据，获得用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性。

解析所述环境音频，可以获得所述用户针对目标音频的音频属性。例如，可以获得所述环境音频对应的音频名称、音频提供方和音频种类中的至少一种。所述音频属性可以为歌曲属性，所述歌曲属性可以包括歌曲名称、歌手名和歌曲风格中的至少一种。

解析所述行为数据，可以获得用户的声音属性。例如，可以获得用户的音色、音调和音域中的至少一种。对于解析所述行为数据获得的具体数据内容，本发明在此不做限制，凡是适用于本发明的可实行的实施方式均可行。

步骤103、基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。

本发明实施例中，当解析行为数据获得所述环境音频对应的音频属性时，可以依据获得的音频名称、音频提供方和音频种类中的至少一种音频属性，从预置的音频数据库中提取与解析的音频属性匹配的音频作为推荐音频。具体地，可以从预置的音频数据库中提取与解析的音频名称、音频提供方和音频种类中的至少一种相同的音频作为推荐音频。

当解析行为数据获得用户的声音属性时，可以依据获得的用户的音调、音色和音域中的至少一种声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的，与解析的所述用户的声音属性匹配的音频作为推荐音频。

当解析行为数据获得音频属性和所述用户的声音属性时，分析音频属性，从音频数据库中筛选与所述音频属性匹配的音频作为第一候选音频。分析用户的声音属性，从音频数据库中筛选与所述用户的声音属性匹配的音频作为第二候选音频。进一步，分别从所述第一候选音频和所述第二候选音频中筛选部分音频，并将筛选的音频共同作为推荐音频。本发明在此不做限制，凡是适用于本发明的可实行的实施方式均可行。

所述步骤103基于解析获得的所述音频属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频包括：

基于所述环境音频对应的音频名称、音频提供方和音频种类中的至少一种，从预置的第一音频数据库中，提取与所述音频名称、所述音频提供方和所述音频种类中的至少一种匹配的第一候选音频。

在具体实现中，可以基于查找的所述环境音频对应的音频名称和音频提供方，从预置的第一音频数据库中，提取与所述音频名称和音频提供方匹配的音频作为第一候选音频。

本发明实施例中，优先地，所述步骤103基于解析获得的所述音频属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频包括：

根据预置的各个属性的属性特征与对应的增量权重值的关系，获取针对所述环境音频的各个属性的属性特征对应的增量权重值。

在第一音频数据库中预先建立属性体系，即属性的标签体系。在属性体系中包括至少一个属性，每个属性对应有至少一个属性特征，每个属性特征对应有权重值。在建立属性体系时，同时设置了各个属性的属性特征与对应的增量权重值的关系。当从环境音频中获取音频属性后，查找预置的属性特征与对应的增量权重值的对应关系，确定环境音频的各个属性的属性特征对应的增量权重值。

需要说明的是，属性体系包括的多个属性特征的增量权重值可以相同，也可以不同，本发明在此不做限制。

参照图2，示出了根据本发明实施例的一个示例的属性体系的示意图。针对图2，属性体系包括三个属性，即歌曲名称、歌手名和歌曲种类。其中，歌手名属性包括有张三、李四和王五等多个属性特征，张三对应的权重值为10，李四对应的权重值为6，王五对应的权重值为5。歌曲种类属性包括“中国风”、“R&B”、“摇滚”和“流行”等多个属性特征，“中国风”的权重值为7，“R&B”的权重值为2，“摇滚”的权重值为3，“流行”的权重值为10。

可以预先设定歌手名属性的多个属性特征对应的增量权重值均为1，设定歌曲种类属性的中国风属性特征对应的增量权重值为3，R&B属性特征对应的增量权重值为3，摇滚属性特征对应的增量权重值为2，流行属性特征对应的增量权重值为1。

将获取的针对所述环境音频的各个属性的属性特征对应的增量权重值更新至针对所述环境音频预置的属性体系。

针对图2所示的属性体系，当获取用户针对张三的《东风破》这首歌曲的环境音频后，需要对属性体系内多个属性特征的权重值做出相应调整。具体地，将张三属性特征对应的增量权重值1增加至对应的权重值，因为张三属性特征原始对应的权重值为10，所以更新后对应的权重值为11。由于《东风破》的歌曲种类属于“中国风”和“流行”，所以将中国风属性特征对应的增量权重值3增加至对应的权重值，因为中国风属性特征原始对应的权重值为7，所以更新后对应的权重值为10，同时将流行属性特征对应的增量权重值1增加至对应的权重值，因为流行属性特征原始对应的权重值为10，所以更新后对应的权重值为11。参照图3，示出了根据本发明实施例的另一个示例的属性体系的示意图。从图3可知，图2所示的属性体系在做出上述调整后，属性体系的各个属性特征的权重值的情况。基于更新后的权重值，从第一音频数据库中，提取针对所述用户的第二候选音频。

本发明实施例中，在第二候选音频提取之前，需要对一个或多个属性特征的权重值进行限定，即需要对提取的条件进行限定。具体地，可以对一个属性的一个或多个属性特征的权重值进行限定，也可以对多个属性的多个属性特征的权重值进行限定，本发明在此不做限制。

参照图3，可以限定歌手名属性对应的多个属性特征的权重值大于8的，对应的歌手的所有歌曲作为第二候选音频。歌手名属性权重值大于8的歌手仅有周杰伦，则在第一音频数据库中，调取张三的所有歌曲作为第二候选音频。还可以在限定歌手名属性对应的多个属性特征的权重值大于8的同时，限定歌曲种类属性对应的多个属性特征的权重值大于6，只有同时满足两个条件的歌曲才可以作为第二候选音频。歌手名属性的权重值大于8的歌手只有周杰伦，歌曲种类属性特征的权重值大于6的有“中国风”和“流行”两种，则在第一音频数据库中，调取张三的歌曲种类属于“中国风”和“流行”的歌曲作为第二候选音频。

本发明实施例中，优先地，所述基于更新后的所述权重值，从第一音频数据库中，提取针对所述用户的第二候选音频包括：

从所述第一音频数据库中，提取对应的权重值符合第二预设范围的所述第二候选音频。其中，第二预设范围根据实际需要进行设定，本发明在此并不做限制。

本发明实施例中，优选地，在所述基于更新后的所述权重值，从第一音频数据库中，提取针对所述用户的第二候选音频之前，所述方法还包括：

可以接收在音频播放界面的更新操作，对应更新所述属性体系中至少一个属性对应的属性特征的权重值。

在具体实现中，不仅可以依据在播放目标音频时收集的用户的环境音频的方式丰富第一音频收集库，还可以通过传统的在音乐播放页面的更新操作丰富第一音频收集库。例如，可以通过触屏或鼠标点击的方式在音乐播放页面点击“加红心”，在属性体系中增加与点击操作对应的音频的一个或多个属性特征的权重值；可以通过在音乐播放页面点击“下一首”或“不再播放”，在属性体系中减少与点击操作对应的音频歌曲的一个或多个属性特征的权重值。

若用户听了《东风破》这首歌后，不喜欢这首歌，用户可能会点击“不再播放”，则图3中的属性体系中的多个属性特征的权重值会发生减少，调整后的属性体系如图2所示。

本发明实施例中，优先地，所述解析所述行为数据，获得所述用户的声音属性包括：

解析记录的所述行为数据，基于预先设置的音色标准和音调标准，可以确定所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种。

在具体实现中，系统通过分析收集的环境音频确定用户的音色、音域以及音调等特点，并结合用户的声音特点为用户推荐更多适合用户演唱的音频。对用户的声音属性的划分，具体可以包括：

在音调方面，可以分为“高”、“中”和“低”三种等级，因为音调主要取决于出声的频率，因此需要对记录的用户的环境音频进行傅里叶变换，即可得到音调的分析结果。本发明对音调的等级划分不做限制。

在音色方面，可以分为“清脆”、“雄厚”和“空灵”三种等级，音色需要在分析大量的音频样本和进行特征值匹配后获得。例如，歌手李健的声音很空灵，可以在李健以及其他声音“空灵”的歌手的声音里面确定“空灵”的特征值，确定“空灵”的特征值后，将用户的声音与确定的特征值进行匹配，即可得到用户的音色的等级。本发明对音色的等级划分不做限制。

在语速方面，可以分为“快”、“中”、“慢”三种等级。本发明对语速的等级划分不做限制。

对用户的声音属性的划分可以根据一个或多个方面，此种声音属性的划分方法对于软件的建模有较高的要求。

需要说明的是，本步骤对用户的声音属性的划分是一个动态的完善的过程，依据较少次数的环境音频测试，系统可能不会准确地确定用户的声音属性。若经过较多次数的环境音频测试，系统则可以做到准确地确认用户的声音属性。可以将适合用户的声音属性的音频记录到音频数据库中，可以从音频数据库中为用户推荐适合用户的声音属性的音频。

所述步骤103基于解析的所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频包括：

基于解析的所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种，从预置的第二音频数据库中，可以提取与所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种匹配的第三候选音频。

本发明实施例中，优先地，所述步骤103基于解析获得的所述音频属性和所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频包括：

根据收集的所述用户对应的环境音频的总数目，确定所述用户的音频偏好值。

音频偏好值可以为用户对音频的喜爱程度。所述音频偏好值可以通过计算用户的环境音频的总数目占播放的目标音频的总数目的比值获得，可以将计算的音频偏好值作为音频推荐的依据。

在具体实现中，音频推荐需要考虑用户的实际情况，针对有些用户收集的环境音频的数量较多，针对有些用户收集的环境音频的数量较少。具体而言，有些用户发生跟唱行为的频率非常高，有些用户发生跟唱行为的频率很低，有些用户根本不会发生跟唱行为，因此需要综合考虑用户的实际情况，选择较为合适的音频推荐策略。

根据预设的不同的音频偏好值对应不同的划分比例，确定与所述用户的音频偏好值对应的划分比例。

可以通过计算用户的音频偏好值来分析用户“是否经常唱歌”或者“是否爱唱歌”的程度。例如，可以通过以下四个层次对用户“爱唱歌”的程度进行划分：

环境音频的比例不超过2％；

环境音频的比例为2％～5％；

环境音频的比例为5％～8％；

环境音频的比例超过8％。

根据所确定的划分比例，分别从预置的第一音频数据库和预置的第二音频数据库中提取针对所述用户的第四候选音频。

在第一音频数据库中进行音频推荐搜索，得到用户可能喜爱的音乐集为A，在第二音频数据库中进行音频推荐搜索，得到用户可能适合演唱的音乐集为B。基于上述“爱唱歌”的四个程度对应的环境音频的比例不同，系统从音乐集A和音乐集B中分别推荐音频的比例也可以不同。

例如，当环境音频比例不超过2％时，音乐集A推荐音频的比例可以为95％，音乐集B推荐音频的比例可以为5％；

当环境音频比例为2％～5％时，音乐集A推荐音频的比例可以为80％，音乐集B推荐音频的比例可以为20％；

当环境音频比例为5％～8％时，音乐集A推荐音频的比例可以为65％，音乐集B推荐音频的比例可以为35％；

当环境音频比例超过8％时，音乐集A推荐音频的比例可以为50％，音乐集B推荐音频的比例可以为50％。

依据本发明实施例，无需用户进行点击操作，只需依据播放目标音频时收集的用户的环境音频，即可对用户进行音频推荐，省去了大量的点击操作，缩短了音频推荐过程耗费的时间，提高了音频推荐的效率。

另外，本发明的实施例依据收集的环境音频为用户进行音频推荐，相比于传统的通过点击方式推荐的音频，依据本发明的方案推荐的音频可以更加准确地反映用户喜好的音频。

实施例2

参考图4，示出了根据本发明实施例2的推荐音频的方法流程图，该方法具体可以包括以下步骤：

步骤201、计算获取的所述环境音频与所述目标音频的匹配度。

本发明实施例中，对于计算所述环境音频和所述目标音频的匹配度的方案可以包括以下两种。

第一种匹配度的计算方法是一种基于音频中波形的匹配方法，具体包括以下几个步骤：

提取所述移动终端检测所述目标音频所在环境的环境噪音，将收集的环境音频与所述环境噪音进行差分处理得到所述环境音频的准确音频。

环境音频可以为直接收集的音频，即未被处理的用户的演唱的音频，由于环境中存在噪音，优选地可以清除环境音频中的噪音得到准确音频，以更好地与目标音频进行比较，具体可以将环境音频和环境噪音经过差分处理后得到环境音频的准确音频。

在具体实现中，目标音频开始播放后，首先对播放的目标音频所在的环境进行录音，录入环境噪音，再将收集的环境音频与录入的环境噪音进行差分处理，得到所述环境音频的准确音频。依据此处理方法得到的环境音频的准确音频更接近用户本身歌声的音频。

对所述准确音频和所述目标音频进行分时间段划分。

在具体实现中，可以根据实际需要限定时段的长短。例如，可以限定时段的时长为0.5秒，以0.5秒的时间间隔分别对所述准确音频和所述目标音频进行分时段划分。对于划分的时段的时长本发明不做限制。

根据所述准确音频与所述目标音频具有相同波形的相同波形数目，计算收集的所述环境音频与所述目标音频的匹配度。

第二种匹配度的计算方法是一种基于音频中歌词的匹配方法，具体包括：

计算播放的所述目标音频的音频文本与所述环境音频的音频文本的相似度，作为收集的所述环境音频与所述目标音频的匹配度。

在具体实现中，可以计算整段音频中记录的歌词相似度，也可以计算目标音频的目标片段，即音频的副歌部分、音频的高潮部分中记录的歌词相似度，本发明在此不做限制。

步骤202、当所述匹配度在第一预设范围时，将所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

本发明实施例中，在判断用户的所述环境音频与播放的目标音频的匹配度后，根据计算的匹配度，确定所述用户在播放目标音频时的环境音频，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

基于步骤201中的第一种匹配度的计算方法得到的匹配度，当所述匹配度在第一预设范围时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据可以包括：

方法一、当所述环境音频与所述目标音频的相同波形为连续n个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

在具体实现中，例如，预设时段的时长为0.5秒，连续时段的个数n为20。若连续20个波段的波形都匹配成功，即可确定所述用户在播放目标音频时的环境音频，确定用户在所述10秒内的发生了跟唱行为，之后收集用户在所述10秒内的环境音频。对于时段的时长和连续时段的个数n的具体数值，本发明在此不做限制，凡是适用于本发明的可实行的实施方式均可行。

方法二、当所述环境音频的目标片段与所述目标音频的目标片段的相同波形为连续m个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

在具体实现中，对某一音频的目标片段重点监测，因为目标片段的歌词更容易被用户记忆，所以只要在目标片段的波形有连续m个波段的波形匹配成功，则可以确定所述用户在播放目标音频时的环境音频，从而记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。例如，设定m为30，则只要目标片段的波形有连续30个波段的波形匹配成功，则可以确定所述用户在播放目标音频时的环境音频，从而记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。对于时段的时长和连续时段的个数m的具体数值，本发明在此不做限制，凡是适用于本发明的可实行的实施方式均可行。

方法三、当所述环境音频与所述目标音频的相同波形为p个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

在具体实现中，从音频开始播放到结束，整个过程内，有p个波形匹配成功，则可以确定所述用户在播放目标音频时的环境音频，从而记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。对于时段的时长和波形个数p的具体数值，本发明在此不做限制，凡是适用于本发明的可实行的实施方式均可行。

需要说明的是，针对上述基于计算音频中波形的匹配度，确定用户在播放目标音频时的行为数据的三种方法，可以单独依据任意一种方法确定用户的行为数据，也可以依据任意组合的两种方法或三种方法进行综合分析，最终确定用户的行为数据。对于确定所述用户在播放目标音频时的环境音频依据的方法，本发明在此不做限制，凡是适用于本发明的可实行的实施方式均可行。

基于步骤201中的第二种匹配度的计算方法得到的匹配度，当所述匹配度在第一预设范围时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据可以包括：

当所述环境音频的音频文本与所述目标音频的音频文本的匹配度在第一预设范围时，记录所述环境音频作为所述用户在播放目标音频时的行为数据。

在具体实现中，将用户的环境音频中的歌词识别出来，与正在播放的目标音频的歌词进行匹配。考虑到语音识别歌词存在误差，所以识别的歌词和实际的歌词的匹配度较难达到100％。可以预先设置匹配度的第一预设范围，当计算的匹配度在第一预设范围时，即可确定所述用户在播放目标音频时的环境音频，从而记录所述环境音频作为所述用户在播放目标音频时的行为数据。

例如，预先设置匹配度的第一预设范围为大于80％，当计算的匹配度为85％时，确定所述用户在播放目标音频时的环境音频，从而记录所述环境音频作为所述用户在播放目标音频时的行为数据。所述第一预设范围是根据实际需要进行设置的，本发明在此不做限制。

步骤203、解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性。

步骤204、基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。

依据本发明实施例，无需用户进行点击操作，只需依据播放目标音频时收集的用户的环境音频，即可对用户进行音频推荐，省去了大量的点击操作，缩短了音频推荐过程耗费的时间，提高了音频推荐的效率。

另外，本发明的实施例依据收集的环境音频为用户进行音频推荐，相比于传统的通过点击方式推荐的音频，依据本发明的方案推荐的音频可以更加准确地反映用户喜好的音频。具体的，基于解析环境音频获得的音频属性，可以较为准确地了解用户喜爱的音频名称、音频提供方和音频种类，从而推荐的音频可以更加准确地反映用户喜好的音频。基于解析环境音频获得的用户的声音属性，可以较为准确地了解用户的音色和音调，从而推荐的音频更加适合用户的声音特性。

实施例3

参考图5，示出了根据本发明实施例1的移动终端的结构框图，该移动终端具体可以包括：

行为数据收集模块301，用于在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据。

行为数据解析模块302，用于解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性。

推荐音频提取模块303，用于基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。

依据本发明实施例，无需用户进行点击操作，只需依据播放目标音频时收集的用户的环境音频，即可对用户进行音频推荐，省去了大量的点击操作，缩短了音频推荐过程耗费的时间，提高了音频推荐的效率。

另外，本发明的实施例依据收集的环境音频为用户进行音频推荐，相比于传统的通过点击方式推荐的音频，依据本发明的方案推荐的音频可以更加准确地反映用户喜好的音频。

实施例4

参考图6，示出了根据本发明实施例2的移动终端的结构框图，该移动终端具体可以包括：

行为数据收集模块401，用于在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据。

行为数据解析模块402，用于解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性。

推荐音频提取模块403，用于基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。

所述行为数据收集模块401包括：

匹配度计算子模块4011，用于计算获取的所述环境音频与所述播放目标音频的匹配度。

环境音频判断子模块4012，用于当所述匹配度在第一预设范围时，将所述环境音频作为用户在播放目标音频时的行为数据。

本发明实施例中，优先地，所述匹配度计算子模块4011包括：

环境音频差分处理子单元，用于获取播放目标音频时所处环境的环境噪音，将所述环境音频与所述环境噪音进行差分处理得到所述环境音频的准确音频。

时间段划分子单元，用于对所述准确音频和所述目标音频进行分时间段划分。

匹配度获取子单元，针对对应同一时间段的所述准确音频和所述目标音频，统计所述准确音频与所述目标音频共同具备的相同波形的个数，根据统计的相同波形的个数计算获取的所述环境音频与所述目标音频的匹配度。

本发明实施例中，优先地，所述环境音频判断子模块4012包括：

第一环境音频判定子单元，用于当所述环境音频与所述目标音频的相同波形为连续n个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

或，第二环境音频判定子单元，用于当所述环境音频的目标片段与所述目标音频的目标片段的相同波形为连续m个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

或，第三环境音频判定子单元，用于当所述环境音频与所述目标音频的相同波形为p个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

本发明实施例中，优先地，所述匹配度计算子模块4011，具体用于计算所述环境音频的音频文本与所述目标音频的音频文本词的相似度，作为记录的所述目标音频与所述环境音频的匹配度。

本发明实施例中，优先地，所述环境音频判断子模块4012，具体用于当所述环境音频的音频文本与所述目标音频的音频文本的匹配度在第一预设范围时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

依据本发明实施例，无需用户进行点击操作，只需依据播放目标音频时收集的用户的环境音频，即可对用户进行音频推荐，省去了大量的点击操作，缩短了音频推荐过程耗费的时间，提高了音频推荐的效率。

另外，本发明的实施例依据收集的环境音频为用户进行音频推荐，相比于传统的通过点击方式推荐的音频，依据本发明的方案推荐的音频可以更加准确地反映用户喜好的音频。具体的，基于解析环境音频获得的音频属性，可以较为准确地了解用户喜爱的音频名称、音频提供方和音频种类，从而推荐的音频可以更加准确地反映用户喜好的音频。基于解析环境音频获得的用户的声音属性，可以较为准确地了解用户的音色和音调，从而推荐的音频更加适合用户的声音特性。

由于所述装置实施例基本相应于前述图1和图4所示的方法实施例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此就不赘述了。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明的实施例的移动终端中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (24)

1.一种推荐音频的方法，应用于移动终端，其特征在于，包括：

在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据；

解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性；

基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据包括：

计算获取的所述环境音频与所述目标音频的匹配度；

当所述匹配度在第一预设范围时，将所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算获取的所述环境音频与所述目标音频的匹配度包括：

获取播放目标音频时所处环境的环境噪音，将所述环境音频与所述环境噪音进行差分处理得到所述环境音频的准确音频；

对所述准确音频和所述目标音频进行分时段划分；

针对对应同一时间段的所述准确音频和所述目标音频，统计所述准确音频与所述目标音频共同具备的相同波形的个数，根据统计的相同波形的个数计算获取的所述环境音频与所述目标音频的匹配度。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述匹配度在第一预设范围时，将所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据包括：

当所述环境音频与所述目标音频的相同波形为连续n个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据；

或，当所述环境音频的目标片段与所述目标音频的目标片段的相同波形为连续m个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据；

或，当所述环境音频与所述目标音频的相同波形为p个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算获取的所述环境音频与所述目标音频的匹配度包括：

计算所述环境音频的音频文本与所述目标音频的音频文本的相似度，作为记录的所述目标音频与所述环境音频的匹配度。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述当所述匹配度在第一预设范围时，将所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据包括：

当所述环境音频的音频文本与所述目标音频的音频文本的匹配度在第一预设范围时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性包括：

解析所述环境音频，获得所述环境音频的音频名称、音频提供方和音频种类中的至少一种；

所述基于解析的所述音频属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频包括：

基于所述环境音频对应的音频名称、音频提供方和音频种类中的至少一种，从预置的第一音频数据库中，提取与所述音频名称、所述音频提供方和所述音频种类中的至少一种匹配的第一候选音频。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于解析获得的所述音频属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频包括：

根据预置的各个音频属性的属性特征与增量权重值的对应关系，获取所述环境音频的各个音频属性的属性特征对应的增量权重值，各音频属性对应至少一个属性特征；

根据获取的增量权重值更新所述环境音频的属性特征的权重值；

基于更新后的所述权重值，从第一音频数据库中，提取针对所述用户的第二候选音频。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的所述权重值，从第一音频数据库中，提取针对所述用户的第二候选音频包括：

从所述第一音频数据库中，提取对应的权重值符合第二预设范围的所述第二候选音频。

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述基于更新后的所述权重值，从第一音频数据库中，提取针对所述用户的第二候选音频之前，所述方法还包括：

接收在音频播放界面的更新操作，对应更新所述属性体系中至少一个属性对应的属性特征的权重值。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述解析所述行为数据，获得所述用户的声音属性包括：

解析记录的所述行为数据，基于预先设置的音色标准和音调标准，确定所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种；

所述基于解析获得的所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频包括：

基于解析的所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种，从预置的第二音频数据库中，提取与所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种匹配的第三候选音频。

12.如权利要求1述的方法，其特征在于，所述基于解析获得的所述音频属性和所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频包括：

根据收集的所述环境音频的总数目，确定所述用户的音频偏好值；

根据预设的不同的音频偏好值对应不同的划分比例，确定与所述用户的音频偏好值对应的划分比例；

根据所确定的划分比例，分别从预置的第一音频数据库和预置的第二音频数据库中提取针对所述用户的第四候选音频。

13.一种移动终端，其特征在于，包括：

行为数据收集模块，用于在播放目标音频时，获取环境音频作为用户针对所述目标音频的行为数据；

行为数据解析模块，用于解析所述行为数据，获得所述用户所针对目标音频的音频属性和/或所述用户的声音属性；

推荐音频提取模块，用于基于解析获得的所述音频属性和/或所述用户的声音属性，从预置的音频数据库中提取针对所述用户的推荐音频。

14.如权利要求13所述的移动终端，其特征在于，所述行为数据收集模块包括：

匹配度计算子模块，用于计算获取的所述环境音频与所述目标音频的匹配度；

环境音频判断子模块，用于当所述匹配度在第一预设范围时，将所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

15.如权利要求14所述的移动终端，其特征在于，所述匹配度计算子模块包括：

环境音频差分处理子单元，用于获取播放目标音频时所处环境的环境噪音，将所述环境音频与所述环境噪音进行差分处理得到所述环境音频的准确音频；

时间段划分子单元，用于对所述准确音频和所述目标音频进行分时段划分；

匹配度获取子单元，用于针对对应同一时间段的所述准确音频和所述目标音频，统计所述准确音频与所述目标音频共同具备的相同波形的个数，根据统计的相同波形的个数计算获取的所述环境音频与所述目标音频的匹配度。

16.如权利要求15所述的移动终端，其特征在于，所述环境音频判断子模块包括：

第一环境音频判定子单元，用于当所述环境音频与所述目标音频的相同波形为连续n个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据；

或，第二环境音频判定子单元，用于当所述环境音频的目标片段与所述目标音频的目标片段的相同波形为连续m个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据；

或，第三环境音频判定子单元，用于当所述环境音频与所述目标音频的相同波形为p个时段的波形时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

17.如权利要求14所述的移动终端，其特征在于：

所述匹配度计算子模块，具体用于计算所述环境音频的音频文本与所述目标音频的音频文本的相似度，作为记录的所述目标音频与所述环境音频的匹配度。

18.如权利要求17所述的移动终端，其特征在于：

所述环境音频判断子模块，具体用于当所述环境音频的音频文本与所述目标音频的音频文本的匹配度在第一预设范围时，记录所述环境音频作为所述用户在播放所述目标音频时的行为数据。

19.如权利要求13所述的移动终端，其特征在于：

所述行为数据解析模块，具体用于解析所述环境音频，获得所述环境音频的音频名称、音频提供方和音频种类中的至少一种；

所述推荐音频提取模块，具体用于基于所述环境音频对应的音频名称、音频提供方和音频种类中的至少一种，从预置的第一音频数据库中，提取与所述种类名称、所述音频提供方和所述音频种类中的至少一种匹配的第一候选音频。

20.如权利要求13所述的移动终端，其特征在于，所述推荐音频提取模块包括：

增量权重值获取子模块，用于根据预置的各个音频属性的属性特征与增量权重值的对应关系，获取所述环境音频的各个音频属性的属性特征对应的增量权重值，各音频属性对应至少一个属性特征；

属性体系更新子模块，用于根据获取的增量权重值更新所述环境音频的属性特征的权重值；

第二候选音频提取子模块，用于基于更新后的所述权重值，从第一音频数据库中，提取针对所述用户的第二候选音频。

21.如权利要求20所述的移动终端，其特征在于：

所述第二候选音频提取子模块，具体用于从所述第一音频数据库中，提取对应的权重值符合第二预设范围的所述第二候选音频。

22.如权利要求20所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括：

页面更新操作接收模块，用于在所述基于更新后的所述权重值，从第一音频数据库中，提取针对所述用户的第二候选音频之前，接收在音频播放界面的更新操作，对应更新所述属性体系中至少一个属性对应的属性特征的权重值。

23.如权利要求13所述的移动终端，其特征在于：

所述行为数据解析模块，具体用于解析记录的所述行为数据，基于预先设置的音色标准和音调标准，确定所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种；

所述推荐音频提取模块，具体用于基于解析的所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种，从预置的第二音频数据库中，提取与所述用户的音色和所述用户的音调中的至少一种匹配的第三候选音频。

24.如权利要求13述的移动终端，其特征在于，所述推荐音频提取模块包括：

音频偏好值确定子模块，用于根据收集的所述环境音频的总数目，确定所述用户的音频偏好值；

划分比例确定子模块，用于根据预设的不同的音频偏好值对应不同的划分比例，确定与所述用户的音频偏好值对应的划分比例；

第四候选音频提取子模块，用于根据所确定的划分比例，分别从预置的第一音频数据库和预置的第二音频数据库中提取针对所述用户的第四候选音频。