CN107493641B - 一种利用音乐驱动的灯光控制方法和装置 - Google Patents

一种利用音乐驱动的灯光控制方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种利用音乐驱动的灯光控制方法和装置，预先获取多条相互匹配的音乐数据和灯光数据；对每条音乐数据及其匹配的灯光数据进行切片，将得到的第一音乐片段与灯光片段按切片顺序一一对应，生成多个第一音乐片段与灯光片段的匹配项；对所有第一音乐片段进行分类，基于第一音乐片段分类划分匹配项，根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型；播放音乐文件时，将该音乐文件的音乐数据进行切片得到多个第二音乐片段，根据所有第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段；根据所有第二音乐片段对应的最优灯光片段确定播放该音乐文件时的最优灯光变换序列。

Description

一种利用音乐驱动的灯光控制方法和装置
技术领域
本发明涉及灯控技术领域，特别涉及一种利用音乐驱动的灯光控制方法和装置。
背景技术
在传统领域，音乐播放时的灯光变化控制，一般有以下几种方法：
1、人工预设灯光变化的情景模式，通常只有几种变化风格可以选择；
2、人工编排音乐对应的灯光变化，多用在演唱会等高水平场所；
3、根据音乐的节奏进行灯光变化，一般只分析音乐节奏快慢，音量大小。
以上三种方法中，第1种方法比较耗时，灯光变化风格也比较少，难以突出一整首的特色。第2种方法成本较高，每一首需要播放的音乐都需要人工编排对应的灯光变化。第3种方法，只是简单的根据音乐的节奏和音量的变化来控制灯光变化，难以体现音乐的“情绪”，造成音乐氛围与灯光变化的不匹配。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种利用音乐驱动的灯光控制方法和装置，能够实现音乐氛围与灯光变化的相互匹配，且不需要人工操作，实现成本较低。
为了达到上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种利用音乐驱动的灯光控制方法，预先获取多条音乐数据及每条音乐数据匹配的灯光数据；该方法包括：
对每条音乐数据及其匹配的灯光数据进行切片，将切片得到的第一音乐片段与灯光片段按切片顺序一一对应，生成多个第一音乐片段与灯光片段的匹配项；
对所有第一音乐片段进行分类，基于第一音乐片段分类划分匹配项，根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合；
播放音乐文件时，将该音乐文件的音乐数据进行切片得到多个第二音乐片段，根据所有类别的第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段；根据所有第二音乐片段对应的最优灯光片段确定播放该音乐文件时的最优灯光变换序列。
一种利用音乐驱动的灯光控制装置，该装置包括：
获取单元，用于预先获取多条音乐数据及每条音乐数据匹配的灯光数据；
切片单元，用于对每条音乐数据及其匹配的灯光数据进行切片，将切片得到的第一音乐片段与灯光片段按切片顺序一一对应，生成多个第一音乐片段与灯光片段的匹配项；
模型生成单元，用于对所有第一音乐片段进行分类，基于第一音乐片段分类划分匹配项；根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合；
控制单元，用于播放音乐文件时，将该音乐文件的音乐数据进行切片得到多个第二音乐片段，根据所有类别的第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段；根据所有第二音乐片段对应的最优灯光片段确定播放该音乐文件时的最优灯光变换序列。
由上面的技术方案可知，本发明中，通过对大量相互匹配的音乐数据和灯光数据进行切片，得到第一音乐片段与灯光片段的匹配项；基于第一音乐片段分类划分这些匹配项，得到每类第一音乐片段对应的原始训练数据，并利用这些原始训练数据计算得到每类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型，从而可以基于每类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型确定播放任意音乐文件时的最优灯光变换序列，实现音乐氛围与灯光变化的相互匹配，且此过程不需要人工操作，实现成本较低。
附图说明
图1是本发明实施例利用音乐驱动的灯光控制方法流程图；
图2是本发明实施例利用音乐驱动的灯光控制装置的结构示意图。
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，下面结合附图并据实施例，对本发明的技术方案进行详细说明。
参见图1，图1是本发明实施例利用音乐驱动的灯光控制方法流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、预先获取多条音乐数据及每条音乐数据匹配的灯光数据。
现有实现中，已经存在大量人工预设或编排而成的相互匹配的音乐数据和灯光数据，本发明中，可以预先获取并利用这些相互匹配的音乐数据和灯光数据生成一批原始训练数据，以用于后续的模型生成。
步骤102、对每条音乐数据及其匹配的灯光数据进行切片，将切片得到的第一音乐片段与灯光片段按切片顺序一一对应，生成多个第一音乐片段与灯光片段的匹配项。
对每条音乐数据及其匹配的灯光数据进行切片，可以得到很多音乐片段和灯光片段。在本实施例中，将这些音乐片段统称为第一音乐片段，将切片得到的第一音乐片段与灯光片段按切片顺序一一对应，生成多个第一音乐片段与灯光片段的匹配项(Mi,Li)。
本发明中，灯光片段可以使用以下信息表示：方向变换信息、亮度变换信息、速度变换信息和颜色变换信息。第一音乐片段与灯光片段的匹配项(Mi,Li)可存储到数据库中作为原始训练数据。
步骤103、对所有第一音乐片段进行分类，基于第一音乐片段分类划分匹配项，根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合；
本发明中，可以预先从音乐库或音乐网站获取主流的音乐语义标签，目前常见的主流音乐语义标签如表一所示：
Figure GDA0002354876340000041
表一
获取的音乐语义标签之后，可以利用现有技术方法，计算前述每个第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率，例如，可以利用文献“IEEE TRANSACTIONS ON AUDIO,SPEECHAND LANGUAGE PROCESSING1 Semantic Annotation and Retrieval of Music and SoundEffects”中提到方法计算语义标签属性的概率。每个第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率可以作为该第一音乐片段的语义特征。
可以基于所有第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率，采用归一化分割法对所有第一音乐片段进行分类。这样，步骤102中切片得到的所有第一音乐片段将被划分到不同音乐类，而由于第一音乐片段和灯光片段是一一对应的，因此，音乐类的划分也使得与属于该音乐类的每个第一音乐片段匹配的灯光片段也相应划分到同一灯光类。例如浪漫型的音乐片段，其对应的灯光片段应该是灯光颜色偏暖色调，灯光变换慢，灯光方向变换不大，亮度暗，这些灯光片段尽管存在差别，但都会被划归到同一灯光类。
基于第一音乐片段分类，可以将步骤102中生成的所有匹配项划分不同集合中，即每个匹配项可以根据该匹配项中的第一音乐片段所属分类，划分到该类第一音乐片段对应的匹配项集合中。
每类第一音乐片段对应的匹配项集合，即为该类第一音乐片段的原始训练数据，利用这些原始训练数据可以生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型，除此这些原始训练数据之外，还需要额外获取一些相互匹配的音乐片段与灯光片段，这里，将额外获取的音乐片段统称为第三音乐片段，每一第三音乐片段和与之匹配的灯光片段同样参与音乐灯光相似度模型的生成过程。
生成每类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型的具体方法为：
从该类第一音乐片段对应的匹配项集合选择多个匹配项作为参考对；
获取至少一个第三音乐片段及其对应的灯光片段，计算每个第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及该第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离；
根据所有第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离，使用相关分析方法确定该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型。
其中，
计算每个第三音乐片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的音乐语义距离的方法为使用以下公式：
Figure GDA0002354876340000051
上述公式中，c代表第一音乐片段分类；M代表第三音乐片段，
Figure GDA0002354876340000052
表示第r个参考对中的音乐片段，
Figure GDA0002354876340000053
表示M与
Figure GDA0002354876340000054
之间的音乐语义方差，
Figure GDA0002354876340000055
表示总体M的方差。
这里，总体M的方差表示所有参考对中的第一音乐片段的方差，具体的方差计算公式为：
Figure GDA0002354876340000056
Figure GDA0002354876340000057
为第r个参考对中的第一音乐片段值，u表示R个参考对中的第一音乐片段的平均值，R为参考对个数。其中第一音乐片段值可以使用节奏、音量等因子表示。
计算每个第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的灯光语义距离的方法为使用以下公式：
Figure GDA0002354876340000061
上述公式中，c代表第一音乐片段分类；L代表第三音乐片段对应的灯光片段，
Figure GDA0002354876340000062
表示第r个参考对中的灯光片段，
Figure GDA0002354876340000063
表示L与
Figure GDA0002354876340000064
之间的灯光语义方差，
Figure GDA0002354876340000065
表示总体L的方差。
这里，总体L的方差表示所有参考对中的第一音乐片段的方差，具体的方差计算公式为：
Figure GDA0002354876340000066
Figure GDA0002354876340000067
为第r个参考对中的灯光片段值，u表示R个参考对中的灯光片段的平均值，R为参考对个数。其中灯光片段值可以使用方向变换信息、亮度变换信息、速度变换信息和颜色变换信息等因子表示。
计算出所有第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离之后，就可以利用计算的音乐语义距离和灯光语义距离，计算该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型，具体方法如下：
根据所有第三音乐片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的灯光语义距离，使用相关分析方法确定该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型，包括：
将每一第三音乐片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的音乐语义距离矩阵表示为
Figure GDA0002354876340000068
则所有第三音乐片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的音乐语义距离矩阵表示为
Figure GDA0002354876340000069
其中，R表示参考对数量，I表示第三音乐片段数量。
将每一第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的灯光语义距离矩阵表示为
Figure GDA0002354876340000071
则所有第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的灯光语义距离矩阵表示为
Figure GDA0002354876340000072
使用以下公式计算X和Y的相似度：
Figure GDA0002354876340000073
其中，
Figure GDA0002354876340000074
u和v是使矩阵
Figure GDA0002354876340000075
的奇异值最大的一对左右奇异向量；SXY＝cov(X,Y)，cov(X,Y)是X和Y的协方差。
生成每类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型的具体方法为：
对于从该类第一音乐片段对应的匹配项集合中选择作为参考对的多个匹配项，对该多个匹配项中的灯光片段进行相似度比较，将相似度高于预设相似度阈值的所有灯光片段划分到同一灯光片段集合，从划分的每一灯光片段集合中选择一个灯光片段，将选择的所有灯光片段构成的集合作为该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合。
在对该多个匹配项中的灯光片段进行相似度比较时，实际上是对所有灯光片段进行两两比较，具体为：对于该多个匹配项中任意两个匹配项中的灯光片段，计算该两个灯光片段的方向变换差值、亮度变换差值、速度变换差值和颜色变换差值并进行归一化处理，计算归一化处理后得到的方向变换差值、亮度变换差值、速度变换差值和颜色变换差值的均值，将该均值作为该两个灯光片段的相似度。
步骤104、播放音乐文件时，将该音乐文件的音乐数据进行切片得到多个第二音乐片段，根据所有第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段；根据所有第二音乐片段对应的最优灯光片段确定播放该音乐文件时的最优灯光变换序列。
生成每类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型之后，当需要播放音乐文件时，就可以利用这些音乐灯光相似度模型找出与之对应的最优灯光变换序列，从而在播放音乐时，根据最有灯光变换序列进行灯光控制，实现音乐与灯光之间的相互匹配。
为了得到最优灯光变化序列，本发明中，将待播放音乐文件的音乐数据切片得到多个音乐片段，将这些音乐片段统称为第二音乐片段，然后可以对于每个第二音乐片段，可以执行以下操作以确定该第二音乐片段对应的最优灯光片段：
针对每类第一音乐片段，基于该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型计算该第二音乐片段和该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合中的各灯光片段的相关度，将相关度最高的灯光片段确定为该第二音乐片段对应于该类第一音乐片段的最优灯光片段；
比较该第二音乐片段对应于每类第一音乐片段的最优灯光片段与该第二音乐片段的相关度，将相关度最高的最优灯光片段确定为该第二音乐片段对应的最优灯光片段。
以一个具体了例子进行说明，假设有两类第一音乐片段，第一类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型为M1，对应的备选灯光片段集合中有两个灯光片段L1和L2；第二类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型为M2，对应的备选灯光片段集合中有两个灯光片段L3和L4，则在确定某个第二音乐片段Mx对应的最优灯光片段时，执行以下操作：
先以Mx和L1作为模型M1的输入得到一个相关度值ρ1，以Mx和L2作为模型M1的输入得到一个相关度值ρ2，假设ρ1大于ρ2，则确定L1是该第二音乐片段Mx对应于第一类第一音乐片段的最优灯光片段；再以Mx和L3作为模型M2的输入得到一个相关度值ρ3，以Mx和L4作为模型M2的输入得到一个相关度值ρ4，假设ρ3大于ρ4，则确定L3是该第二音乐片段Mx对应于第二类第一音乐片段的最优灯光片段；最后通过比较L1与Mx的相关度ρ1和L3与Mx的相关度ρ3，假设，ρ1大于ρ3，则可以确定L1是该第二音乐片段Mx对应的最优灯光片段。
利用上述方法，可以得到所有第二音乐片段对应的最优灯光片段，这些最有灯光片段则构成了播放该音乐文件时的最优灯光变化序列。
在播放该音乐文件时，可以对灯光变化序列进行平滑处理，并基于平处理后的最优灯光变化序列进行灯光控制。平滑处理方法采用现有技术。
需要说明的是，本发明中，第一音乐片段、第二音乐片段、第三音乐片段均使用波形信息表示。
以上对本发明利用音乐驱动的灯光控制方法进行了详细说明，本发明还提供了一种利用音乐驱动的灯光控制装置，以下结合图2进行详细说明。
参见图2，图2是本发明实施例利用音乐驱动的灯光控制装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括：
获取单元，用于预先获取多条音乐数据及每条音乐数据匹配的灯光数据；
切片单元；用于对每条音乐数据及其匹配的灯光数据进行切片，将切片得到的第一音乐片段与灯光片段按切片顺序一一对应，生成多个第一音乐片段与灯光片段的匹配项；
模型生成单元，用于对所有第一音乐片段进行分类，基于第一音乐片段分类划分匹配项；根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合；
控制单元，用于播放音乐文件时，将该音乐文件的音乐数据进行切片得到多个第二音乐片段，根据所有类别的第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段；根据所有第二音乐片段对应的最优灯光片段确定播放该音乐文件时的最优灯光变换序列。
图2所示装置中，
所述模型生成单元，对所有第一音乐片段进行分类，包括：
获取所有音乐语义标签；
确定每个第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率；
根据每个第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率，采用归一化分割法对所有第一音乐片段进行分类。
图2所示装置中，
所述模型生成单元，根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型时，用于：
从该类第一音乐片段对应的匹配项集合选择多个匹配项作为参考对；
获取至少一个第三音乐片段及其对应的灯光片段，计算每个第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及该第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离；
根据所有第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离，使用相关分析方法确定该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型。
图2所示装置中，
所述模型生成单元，计算每个第三音乐片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的音乐语义距离时，使用以下公式：
Figure GDA0002354876340000101
所述模型生成单元，计算每个第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的灯光语义距离时，使用以下公式：
Figure GDA0002354876340000102
其中，
c代表第一音乐片段分类；
M代表第三音乐片段，
Figure GDA0002354876340000103
表示第r个参考对中的音乐片段，
Figure GDA0002354876340000104
表示M与
Figure GDA0002354876340000105
之间的音乐语义方差，
Figure GDA0002354876340000106
表示总体M的方差；
L代表第三音乐片段对应的灯光片段，
Figure GDA0002354876340000107
表示第r个参考对中的灯光片段，
Figure GDA0002354876340000108
表示L与
Figure GDA0002354876340000109
之间的灯光语义方差，
Figure GDA00023548763400001010
表示总体L的方差。
图2所示装置中，
所述模型生成单元，根据所有第三音乐片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的灯光语义距离，使用相关分析方法确定该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型，包括：
将每一第三音乐片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的音乐语义距离矩阵表示为
Figure GDA0002354876340000111
则所有第三音乐片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的音乐语义距离矩阵表示为
Figure GDA0002354876340000112
将每一第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的灯光语义距离矩阵表示为
Figure GDA0002354876340000113
则所有第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的灯光语义距离矩阵表示为
Figure GDA0002354876340000114
使用以下公式计算X和Y的相似度：
Figure GDA0002354876340000115
其中，
Figure GDA0002354876340000116
u和v是使矩阵
Figure GDA0002354876340000117
的奇异值最大的一对左右奇异向量；SXY＝cov(X,Y)，cov(X,Y)是X和Y的协方差。
图2所示装置中，
所述模型生成单元，根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合时，用于：
对于从该类第一音乐片段对应的匹配项集合中选择作为参考对的多个匹配项，对该多个匹配项中的灯光片段进行相似度比较，将相似度高于预设相似度阈值的所有灯光片段划分到同一灯光片段集合，从划分的每一灯光片段集合中选择一个灯光片段，将选择的所有灯光片段构成的集合作为该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合。
图2所示装置中，
所述灯光片段使用方向变换信息、亮度变换信息、速度变换信息和颜色变换信息表示；
所述模型生成单元，对该多个匹配项中的灯光片段进行相似度比较，包括：
对于该多个匹配项中任意两个匹配项中的灯光片段，计算该两个灯光片段的方向变换差值、亮度变换差值、速度变换差值和颜色变换差值并进行归一化处理，计算归一化处理后得到的方向变换差值、亮度变换差值、速度变换差值和颜色变换差值的均值，将该均值作为该两个灯光片段的相似度。
图2所示装置中，
所述控制单元，根据所有类别的第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段时，用于：
针对每类第一音乐片段，基于该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型计算该第二音乐片段和该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合中的各灯光片段的相关度，将相关度最高的灯光片段确定为该第二音乐片段对应于该类第一音乐片段的最优灯光片段；
比较该第二音乐片段对应于每类第一音乐片段的最优灯光片段与该第二音乐片段的相关度，将相关度最高的最优灯光片段确定为该第二音乐片段对应的最优灯光片段。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (14)

1.一种利用音乐驱动的灯光控制方法，其特征在于，预先获取多条音乐数据及每条音乐数据匹配的灯光数据；该方法包括：
对每条音乐数据及其匹配的灯光数据进行切片，将切片得到的第一音乐片段与灯光片段按切片顺序一一对应，生成多个第一音乐片段与灯光片段的匹配项；
对所有第一音乐片段进行分类，基于第一音乐片段分类划分匹配项，根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合；
播放音乐文件时，将该音乐文件的音乐数据进行切片得到多个第二音乐片段，根据所有类别的第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段；根据所有第二音乐片段对应的最优灯光片段确定播放该音乐文件时的最优灯光变换序列；
其中，根据所有类别的第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段的方法为：
针对每类第一音乐片段，基于该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型计算该第二音乐片段和该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合中的各灯光片段的相关度，将相关度最高的灯光片段确定为该第二音乐片段对应于该类第一音乐片段的最优灯光片段；
比较该第二音乐片段对应于每类第一音乐片段的最优灯光片段与该第二音乐片段的相关度，将相关度最高的最优灯光片段确定为该第二音乐片段对应的最优灯光片段。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
对所有第一音乐片段进行分类，包括：
获取所有音乐语义标签；
确定每个第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率；
根据每个第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率，采用归一化分割法对所有第一音乐片段进行分类。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型的方法为：
从该类第一音乐片段对应的匹配项集合选择多个匹配项作为参考对；
获取至少一个第三音乐片段及其对应的灯光片段，计算每个第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及该第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离；
根据所有第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离，使用相关分析方法确定该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
计算每个第三音乐片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的音乐语义距离的方法为使用以下公式：
Figure FDA0002354876330000021
计算每个第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的灯光语义距离的方法为使用以下公式：
Figure FDA0002354876330000022
其中，
c代表第一音乐片段分类；
M代表第三音乐片段，
Figure FDA0002354876330000023
表示第r个参考对中的音乐片段，
Figure FDA0002354876330000024
表示M与
Figure FDA0002354876330000025
之间的音乐语义方差，
Figure FDA0002354876330000026
表示总体M的方差；
L代表第三音乐片段对应的灯光片段，
Figure FDA0002354876330000027
表示第r个参考对中的灯光片段，
Figure FDA0002354876330000028
表示L与
Figure FDA0002354876330000029
之间的灯光语义方差，
Figure FDA00023548763300000210
表示总体L的方差。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
根据所有第三音乐片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的灯光语义距离，使用相关分析方法确定该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型，包括：
将每一第三音乐片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的音乐语义距离矩阵表示为
Figure FDA0002354876330000031
则所有第三音乐片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的音乐语义距离矩阵表示为
Figure FDA0002354876330000032
将每一第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的灯光语义距离矩阵表示为
Figure FDA0002354876330000033
则所有第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的灯光语义距离矩阵表示为
Figure FDA0002354876330000034
使用以下公式计算X和Y的相似度：
Figure FDA0002354876330000035
其中，
Figure FDA0002354876330000036
u和v是使矩阵
Figure FDA0002354876330000037
的奇异值最大的一对左右奇异向量；SXY＝cov(X,Y)，cov(X,Y)是X和Y的协方差。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合的方法为：
对于从该类第一音乐片段对应的匹配项集合中选择作为参考对的多个匹配项，对该多个匹配项中的灯光片段进行相似度比较，将相似度高于预设相似度阈值的所有灯光片段划分到同一灯光片段集合，从划分的每一灯光片段集合中选择一个灯光片段，将选择的所有灯光片段构成的集合作为该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述灯光片段使用方向变换信息、亮度变换信息、速度变换信息和颜色变换信息表示；
对该多个匹配项中的灯光片段进行相似度比较，包括：
对于该多个匹配项中任意两个匹配项中的灯光片段，计算该两个灯光片段的方向变换差值、亮度变换差值、速度变换差值和颜色变换差值并进行归一化处理，计算归一化处理后得到的方向变换差值、亮度变换差值、速度变换差值和颜色变换差值的均值，将该均值作为该两个灯光片段的相似度。
8.一种利用音乐驱动的灯光控制装置，其特征在于，该装置包括：
获取单元，用于预先获取多条音乐数据及每条音乐数据匹配的灯光数据；
切片单元，用于对每条音乐数据及其匹配的灯光数据进行切片，将切片得到的第一音乐片段与灯光片段按切片顺序一一对应，生成多个第一音乐片段与灯光片段的匹配项；
模型生成单元，用于对所有第一音乐片段进行分类，基于第一音乐片段分类划分匹配项；根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合；
控制单元，用于播放音乐文件时，将该音乐文件的音乐数据进行切片得到多个第二音乐片段，根据所有类别的第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段；根据所有第二音乐片段对应的最优灯光片段确定播放该音乐文件时的最优灯光变换序列；
其中，所述控制单元，根据所有类别的第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型和备选灯光片段集合确定每一第二音乐片段对应的最优灯光片段时，用于：
针对每类第一音乐片段，基于该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型计算该第二音乐片段和该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合中的各灯光片段的相关度，将相关度最高的灯光片段确定为该第二音乐片段对应于该类第一音乐片段的最优灯光片段；
比较该第二音乐片段对应于每类第一音乐片段的最优灯光片段与该第二音乐片段的相关度，将相关度最高的最优灯光片段确定为该第二音乐片段对应的最优灯光片段。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述模型生成单元，对所有第一音乐片段进行分类，包括：
获取所有音乐语义标签；
确定每个第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率；
根据每个第一音乐片段属于各音乐语义标签的概率，采用归一化分割法对所有第一音乐片段进行分类。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
所述模型生成单元，根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型时，用于：
从该类第一音乐片段对应的匹配项集合选择多个匹配项作为参考对；
获取至少一个第三音乐片段及其对应的灯光片段，计算每个第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及该第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离；
根据所有第三音乐片段与各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与各参考对之间的灯光语义距离，使用相关分析方法确定该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，
所述模型生成单元，计算每个第三音乐片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的音乐语义距离时，使用以下公式：
Figure FDA0002354876330000051
所述模型生成单元，计算每个第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的灯光语义距离时，使用以下公式：
Figure FDA0002354876330000052
其中，
c代表第一音乐片段分类；
M代表第三音乐片段，
Figure FDA0002354876330000061
表示第r个参考对中的音乐片段，
Figure FDA0002354876330000062
表示M与
Figure FDA0002354876330000063
之间的音乐语义方差，
Figure FDA0002354876330000064
表示总体M的方差；
L代表第三音乐片段对应的灯光片段，
Figure FDA0002354876330000065
表示第r个参考对中的灯光片段，
Figure FDA0002354876330000066
表示L与
Figure FDA0002354876330000067
之间的灯光语义方差，
Figure FDA0002354876330000068
表示总体L的方差。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，
所述模型生成单元，根据所有第三音乐片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的音乐语义距离，以及每个第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的各参考对之间的灯光语义距离，使用相关分析方法确定该类第一音乐片段对应的音乐灯光相似度模型，包括：
将每一第三音乐片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的音乐语义距离矩阵表示为
Figure FDA0002354876330000069
则所有第三音乐片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的音乐语义距离矩阵表示为
Figure FDA00023548763300000610
将每一第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的灯光语义距离矩阵表示为
Figure FDA00023548763300000611
则所有第三音乐片段对应的灯光片段与该类第一音乐片段的所有参考对之间的灯光语义距离矩阵表示为
Figure FDA00023548763300000612
使用以下公式计算X和Y的相似度：
Figure FDA00023548763300000613
其中，
Figure FDA00023548763300000614
u和v是使矩阵
Figure FDA00023548763300000615
的奇异值最大的一对左右奇异向量；SXY＝cov(X,Y)，cov(X,Y)是X和Y的协方差。
13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，
所述模型生成单元，根据每类第一音乐片段对应的匹配项集合，生成该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合时，用于：
对于从该类第一音乐片段对应的匹配项集合中选择作为参考对的多个匹配项，对该多个匹配项中的灯光片段进行相似度比较，将相似度高于预设相似度阈值的所有灯光片段划分到同一灯光片段集合，从划分的每一灯光片段集合中选择一个灯光片段，将选择的所有灯光片段构成的集合作为该类第一音乐片段对应的备选灯光片段集合。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，
所述灯光片段使用方向变换信息、亮度变换信息、速度变换信息和颜色变换信息表示；
所述模型生成单元，对该多个匹配项中的灯光片段进行相似度比较，包括：
对于该多个匹配项中任意两个匹配项中的灯光片段，计算该两个灯光片段的方向变换差值、亮度变换差值、速度变换差值和颜色变换差值并进行归一化处理，计算归一化处理后得到的方向变换差值、亮度变换差值、速度变换差值和颜色变换差值的均值，将该均值作为该两个灯光片段的相似度。
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