CN107798107A - 歌曲推荐的方法和移动设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种歌曲推荐的方法和移动设备，所述方法包括：根据用户信息生成用户标签；计算所述用户标签与预设的歌曲标签之间的相似度，所述用户标签包括多个标签项，所述歌曲标签由代表对应歌曲的多个标签项组成，所述相似度用于表示所述用户标签与所述歌曲标签之间标签项的匹配度；根据所述相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲；将所述目标歌曲推荐给用户。本发明实施例的方法，通过计算用户标签与歌曲标签之间的相似度，可以将更符合用户兴趣、个人爱好的歌曲推荐给用户，从而提升向用户推荐的歌曲的准确性，使推荐的歌曲符合用户的个性或兴趣。

Description

歌曲推荐的方法和移动设备

技术领域

本发明涉及电子技术领域，特别是涉及一种歌曲推荐的方法和移动设备。

背景技术

目前的音乐播放器或者音乐设备等播放载体均具有收藏、记录等功能，用户可以将自己熟悉或者喜欢的歌曲收藏或者记录，以方便以后收听或者演唱。例如，目前的K歌设备中，用户可以将自己喜欢的歌曲添加至播放列表，或者通过相应的歌手列表等查找自己喜欢的歌曲，并加入播放列表。K歌设备会循环播放播放列表中的歌曲。

但是，用户所知的歌曲毕竟有限，简单的通过歌手查找歌曲的方法不仅效率低下，也并不能向用户提供适合用户唱的歌曲。目前的K歌设备等音乐播放载体又只能将用户收藏或者记录的歌曲提供给用户，这些歌曲的循环播放会降低用户的兴趣。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种歌曲推荐的方法和移动设备，以标签的方式向用户推荐合适的歌曲和歌手，提升向用户推荐的歌曲的准确性，以使推荐的歌曲符合用户的个性化。

第一方面，提供了一种歌曲推荐的方法，所述方法包括：

根据用户信息生成用户标签；

计算所述用户标签与预设的歌曲标签之间的相似度，所述用户标签包括生成的多个标签项，所述歌曲标签由代表对应歌曲的多个标签项组成，所述相似度用于表示所述用户标签与所述歌曲标签之间标签项的匹配度；

根据所述相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲；

将所述目标歌曲推荐给用户。

第二方面，提供了一种移动设备，包括：

生成模块，用于根据用户信息生成用户标签；

计算模块，用于计算所述用户标签与预设的歌曲标签之间的相似度，所述用户标签包括生成的多个标签项，所述歌曲标签由代表对应歌曲的多个标签项组成，所述相似度用于表示所述用户标签与所述歌曲标签之间标签项的匹配度；

确定模块，用于根据所述相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲；

推荐模块，用于将所述目标歌曲推荐给用户。

第三方面，提供了一种移动设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

在本发明实施例中，是通过生成用户标签，计算用户标签与歌曲标签之间的相似度，从而确定向用户推荐的目标歌曲，并推荐给用户。用户标签包括用户的个人信息、兴趣爱好等，因此，通过计算用户标签与歌曲标签之间的相似度，可以将更符合用户兴趣、个人爱好的歌曲推荐给用户，从而提升向用户推荐的歌曲的准确性，使推荐的歌曲符合用户的个性或兴趣。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明一个实施例的歌曲推荐的方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的歌曲推荐的方法的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的移动设备的结构示意图；

图4是根据本发明另一个实施例的移动设备的结构示意图；

图5是根据本发明再一个实施例的移动设备的结构示意图；

图6是根据本发明再一个实施例的移动设备的结构示意图；

图7是根据本发明再一个实施例的移动设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

图1示出了根据本发明一个实施例的歌曲推荐的方法。如图1所示，方法100包括：

S102，根据用户信息生成用户标签。

用户信息通常包括用户的年龄、性别、职业、爱好，还可以包括用户的嗓音信息等。其中，用户标签具有至少一个标签项。用户标签可以包括人口属性身份标签、兴趣标签、嗓音特色标签等中的一个或一个以上。人口属性身份标签包括用户的年龄、性别、学生、白领等与用户的身份相关的一些选项。兴趣标签包括用户对歌曲爱好，如爱好军旅歌曲、港台流行歌曲等。嗓音特色标签是对用户语音的标记，如标记为男中音、节奏感强等。

用户相关信息的采集，可以通过大数据进行采集，也可以通过表格的方式采集等。对用户信息的采集至少可以生成人口属性身份标签、兴趣标签、嗓音特色标签等。

用户标签包括的每一个标签项都是对用户相关信息的记录，因此，生成的用户标签是对用户相关信息的描述，其可以用于后续选择相应的歌曲。

以上只是列举了三种标签，本实施例不限于标签项的具体数量和标签项的划分。本实施例是通过用户标签体现用户的相关信息，包括个性化信息、兴趣爱好、嗓音特色等。

S104，计算用户标签与预设的歌曲标签之间的相似度，用户标签包括生成的多个标签项，歌曲标签由代表对应歌曲的多个标签项组成，相似度用于表示用户标签与歌曲标签之间标签项的匹配度。

歌曲标签一般包括歌曲类型、风格、主题、年代、节奏等标签项，这些标签项代表了对应的歌曲。当然，不同的歌曲所具有的标签项的数量存在不一致的情况，同时，不同的歌曲具有的标签项也可能不同，本实施例不一而论。

一般而言，歌曲标签中的标签项通常代表了对应歌曲的信息，如年代表示歌曲的时代，节奏代表了歌曲的快慢等。

将歌曲标签具有的标签项与用户标签包括的标签项进行对比，可以判断是否具有互相匹配的标签项，相似度则代表了用户标签与所述歌曲标签之间标签项的匹配度。例如，相似度可以是匹配的标签项的数量等。

S106，根据相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲。

可以为相似度设置相应的选择条件，从中选择出符合要求的相似度。则符合要求的相似度所对应的歌曲即为确定的可以向用户推荐的目标歌曲。

S108，将目标歌曲推荐给用户。

可以在显示界面将确定的目标歌曲推荐给用户。例如，可以在显示屏上将一个、二个或者确定的所有目标歌曲推荐给用户。推荐给用户的目标歌曲可以包括歌曲的名称、对应的歌手等信息。

本实施例通过生成用户标签，计算用户标签与歌曲标签之间的相似度，从而确定向用户推荐的目标歌曲，并推荐给用户。用户标签包括用户的个人信息、兴趣爱好等，因此，通过计算用户标签与歌曲标签之间的相似度，可以将更符合用户兴趣、个人爱好的歌曲推荐给用户，从而提升向用户推荐的歌曲的准确性，使推荐的歌曲符合用户的个性或兴趣。

在本实施例的一实现方式中，步骤S106可具体实现为：

获取相似度大于预设值对应的目标歌曲；

根据相似度的大小确定向用户推荐的目标歌曲的序列。

在这里，可以理解的是，相似度其代表了用户标签与歌曲标签之间相匹配的标签项的个数。标签项的匹配，可以是名称上的匹配，或者是标签项所代表内容的匹配，所代表的内容可以是歌曲风格、节奏的相同或者相似等。标签项相匹配，相似度在原来的基础上则相应的增加。

本实施例的一实现方式中，标签项包括嗓音特征标签，嗓音特征标签用于表示用户或者歌手的嗓音特点，如男高音、女低音等；也可以表示用户或者歌手的节奏特征，如快节奏、慢节奏等。通过嗓音特征标签可以向用户推荐合适的歌手。

图2示出了根据本发明另一个实施例的歌曲推荐的方法。如图2所示，方法100还包括：

S109，根据嗓音特征标签从目标歌曲中匹配对应的歌手。

嗓音特征标签表示了用户或者歌手的嗓音特点，将用户的嗓音特征标签与目标歌曲中的对应歌手的嗓音特征标签进行匹配，可以确定出与用户的嗓音特征相符合的歌手。

S110，将匹配的歌手推荐给用户。

将歌手推荐给用户的同时，表示用户可能最适合演唱该歌手的歌曲。

需要指出的时，本实施例在向用户精准推荐适合用户演唱的目标歌曲的同时，也可以向用户推荐最适合的歌手。由此，用户可以确定该最适合的歌手中最适合用户演唱的歌曲。

本实施例的另一实现方式中，嗓音特征标签包括从声音信息中获取的频率范围、节奏值和声音曲线中的至少一个。声音信息可以是用户或者歌手的声音信息。

对于用户而言，可以预先生成用户的嗓音特征标签。在本实施例的另一实现方式中，步骤S102根据用户信息生成用户标签，包括：根据用户的声音信息生成用户的嗓音特征标签。其中，根据用户的声音信息生成用户的嗓音特征标签包括生成频率范围、节奏值和声音曲线中的至少一个特征标签。

其中，可以对采集的用户的声音信息进行频率检测获取对应的频率范围。具体的，可以对用户的声音信息间隔预设时间段进行采样，获取采样的所有声音片段中的最高频率值和最低频率值，通过采样的所有声音片段中的最高频率值和最低频率值，即可确定用户的声音信息对应的频率范围。在本实施例的一实现方式中，用户的声音信息为采集的用户对歌曲的演唱声音，优选的，用户的声音信息为采集的用户对不同音调或/和节奏的歌曲的演唱声音。为更好的生成用户的嗓音特征标签，用户的声音信息为采集的用户对高音、低音、快节奏和慢节奏四首歌曲的演唱声音。这四首歌可以预先选择，例如，可以在歌曲数据库中为用户随机挑选对应的歌曲，也可以由用户指定相应的歌曲等。

人们的声音频率一般处于40Hz到600Hz之间，因此，在对用户的声音信息进行频率检测时，可以设置每50毫秒(ms)对用户的声音信息采样一次。对采样后的声音片段进行分析，可以检测出其中的最低频率值和最高频率值，最高频率值与最低频率值所在区间即为该频率范围。

其中，可以对采集的用户的声音信息进行节奏检测获取对应的节奏值。具体的，可以通过短时能量分析算法计算用户的声音信息中每一帧的短时平均能量；根据短时平均能量获取歌曲中与对应用户的声音信息符合预设匹配度的节奏值。通常语音中浊音段的短时平均能量远远大于清音段的短时平均能量，因此，短时平均能量的计算给出了区分清音段与浊音段的依据。依此判断用户声音信息和歌曲中哪个节奏最接近，则得到对应的节奏值。

其中，可以提取采集的用户的声音信息所包含的声音曲线。具体的，可以根据频谱分析和声音线性预测，对用户声音信息进行特征提取，得到对应的声音曲线。

在本实施例的另一实现方式中，步骤S109可具体实现为：

获取确定的目标歌曲的对应歌手的嗓音特征标签；

将用户和歌手的频率范围、节奏值和声音曲线中至少一个特征标签进行匹配；

确定匹配结果符合预设匹配条件的歌手。

其中，获取确定的目标歌曲的对应歌手的嗓音特征标签时，可以获取确定的目标歌曲的对应歌手；获取与歌手相关的关联歌曲的播放量；获取播放量大于预设值的目标关联歌曲；对目标关联歌曲进行声音分析生成歌手的嗓音特征标签。本实施例的一实施方式中，通常可以选择播放量最大的目标关联歌曲，这些目标关联歌曲往往代表了最适合歌手演唱的歌曲，与歌手的嗓音更为符合。进一步的，可以通过以上对频率范围、节奏值和声音曲线的生成过程，生成歌手的嗓音特征标签。

需要指出的是，本实施例可以为歌曲建立相应的数据库，其包括歌曲数据库和歌手的嗓音特征数据库。歌曲数据库包括对应歌曲的歌曲标签等，嗓音特征数据包括歌手的嗓音特征标签等。在向用户推荐歌曲时，只需要从数据库中调用数据即可完成推荐过程，以提升推荐的效率和准确性。

以上详细描述了根据本发明实施例的歌曲推荐的方法。下面详细描述根据本发明实施例的移动设备。图3示出了根据本发明一个实施例的移动设备的结构示意图。如图3所示，移动设备包括：

生成模块102，用于根据用户信息生成用户标签；

计算模块104，用于计算用户标签与预设的歌曲标签之间的相似度，用户标签包括生成的多个标签项，歌曲标签由代表对应歌曲的多个标签项组成，相似度用于表示用户标签与歌曲标签之间标签项的匹配度；

确定模块106，用于根据相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲；

推荐模块108，用于将目标歌曲推荐给用户。

本实施例通过生成用户标签，计算用户标签与歌曲标签之间的相似度，从而确定向用户推荐的目标歌曲，并推荐给用户。用户标签包括用户的个人信息、兴趣爱好等，因此，通过计算用户标签与歌曲标签之间的相似度，可以将更符合用户兴趣、个人爱好的歌曲推荐给用户，从而提升向用户推荐的歌曲的准确性，使推荐的歌曲符合用户的个性或兴趣。

图4示出了根据本发明另一个实施例的移动设备的结构示意图。如图4所示，确定模块106包括：

获取子单元1061，用于获取相似度大于预设值对应的目标歌曲；

确定子单元1062，用于根据相似度的大小确定向用户推荐的目标歌曲的序列。

可选地，作为一个实施例，标签项包括嗓音特征标签。图5示出了根据本发明另一个实施例的移动设备的结构示意图。如图5所示，移动设备还包括：

匹配模块107，用于根据嗓音特征标签从确定的目标歌曲中匹配对应的歌手；

其中，推荐模块108还用于将匹配模块匹配的歌手推荐给用户。

可选地，作为一个实施例，嗓音特征标签包括从声音信息中获取的频率范围、节奏值和声音曲线中的至少一个特征标签；

生成模块102还用于：根据用户的声音信息生成用户的嗓音特征标签；

图6示出了根据本发明另一个实施例的移动设备的结构示意图，如图6所示，匹配模块107包括：

第一子单元1071，用于获取确定的目标歌曲的对应歌手的嗓音特征标签；

第二子单元1072，用于将用户和歌手的频率范围、节奏值和声音曲线中至少一个特征标签进行匹配；

第三子单元1073，用于确定匹配结果符合预设匹配条件的歌手。

可选地，作为一个实施例，根据用户的声音信息生成用户的嗓音特征标签，包括：

对采集的用户的声音信息进行频率检测获取对应的频率范围；或/和

对采集的用户的声音信息进行节奏检测获取对应的节奏值；或/和

提取采集的用户的声音信息所包含的声音曲线；

其中，用户的声音信息为采集的用户对歌曲的演唱声音。

可选地，作为一个实施例，对采集的用户的声音信息进行频率检测获取对应的频率范围，包括：

对用户的声音信息间隔预设时间段进行采样；

获取采样的所有声音片段中的最高频率值和最低频率值；

通过采样的所有声音片段中的最高频率值和最低频率值，确定用户的声音信息对应的频率范围。

可选地，作为一个实施例，对采集的用户的声音信息进行节奏检测获取对应的节奏值，包括：

通过短时能量分析算法计算用户的声音信息中每一帧的短时平均能量；

根据短时平均能量获取歌曲中与对应用户的声音信息符合预设匹配度的节奏值。

可选地，作为一个实施例，获取确定的歌曲的对应歌手的嗓音特征标签，包括：

获取确定的歌曲的对应歌手；

获取与歌手相关的关联歌曲的播放量；

获取播放量大于预设值的目标关联歌曲；

对目标关联歌曲进行声音分析生成歌手的嗓音特征标签。

根据本发明实施例的移动设备可以参照对应本发明实施例的方法100的流程，并且，该移动设备中的各个单元/模块和上述其他操作和/或功能分别为了实现方法100中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

图7为实现本发明各个实施例的一种移动设备的硬件结构示意图，该移动设备700包括但不限于：射频单元701、网络模块702、音频输出单元703、输入单元704、传感器705、显示单元706、用户输入单元707、接口单元708、存储器709、处理器710、以及电源711等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的移动设备结构并不构成对移动设备的限定，移动设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，移动设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。

其中，处理器710，用于：

根据用户信息生成用户标签；

计算所述用户标签与预设的歌曲标签之间的相似度，所述用户标签包括多个标签项，所述歌曲标签由代表对应歌曲的多个标签项组成，所述相似度用于表示所述用户标签与所述歌曲标签之间标签项的匹配度；

根据所述相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲；

将所述目标歌曲推荐给用户。

在本发明实施例中，应用程序需要展示的通知消息具有相应的优先级，根据优先级对应的提示模式，可以使该通知消息以该提示模式提示用户，从而使不同等级的通知消息以不同的提示模式展示给用户，使用户更为及时的判断是否需要对通知消息进行处理，而不需要经常性的对每个通知消息进行处理，以提升对通知消息的处理效率。

应理解的是，本发明实施例中，射频单元701可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器710处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元701包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元701还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。

移动设备通过网络模块702为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。

音频输出单元703可以将射频单元701或网络模块702接收的或者在存储器709中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元703还可以提供与移动设备700执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元703包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。

输入单元704用于接收音频或视频信号。输入单元704可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)7041和麦克风7042，图形处理器7041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元706上。经图形处理器7041处理后的图像帧可以存储在存储器709(或其它存储介质)中或者经由射频单元701或网络模块702进行发送。麦克风7042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元701发送到移动通信基站的格式输出。

移动设备700还包括至少一种传感器705，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板7061的亮度，接近传感器可在移动设备700移动到耳边时，关闭显示面板7061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器705还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。

显示单元706用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元706可包括显示面板7061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板7061。

用户输入单元707可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元707包括触控面板7071以及其他输入设备7072。触控面板7071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板7071上或在触控面板7071附近的操作)。触控面板7071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器710，接收处理器710发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板7071。除了触控面板7071，用户输入单元707还可以包括其他输入设备7072。具体地，其他输入设备7072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

进一步的，触控面板7071可覆盖在显示面板7061上，当触控面板7071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器710以确定触摸事件的类型，随后处理器710根据触摸事件的类型在显示面板7061上提供相应的视觉输出。虽然在图7中，触控面板7071与显示面板7061是作为两个独立的部件来实现移动设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板7071与显示面板7061集成而实现移动设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元708为外部装置与移动设备700连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元708可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动设备700内的一个或多个元件或者可以用于在移动设备700和外部装置之间传输数据。

存储器709可用于存储软件程序以及各种数据。存储器709可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器709可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器710是移动设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器709内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器709内的数据，执行移动设备的各种功能和处理数据，从而对移动设备进行整体监控。处理器710可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器710可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器710中。

移动设备700还可以包括给各个部件供电的电源711(比如电池)，优选的，电源711可以通过电源管理系统与处理器710逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

另外，移动设备700包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。

优选的，本发明实施例还提供一种移动设备，包括处理器710，存储器709，存储在存储器709上并可在所述处理器710上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器710执行时实现上述歌曲推荐的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述歌曲推荐的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (17)

1.一种歌曲推荐的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据用户信息生成用户标签；

计算所述用户标签与预设的歌曲标签之间的相似度，所述用户标签包括多个标签项，所述歌曲标签由代表对应歌曲的多个标签项组成，所述相似度用于表示所述用户标签与所述歌曲标签之间标签项的匹配度；

根据所述相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲；

将所述目标歌曲推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲，包括：

获取相似度大于预设值对应的目标歌曲；

根据相似度的大小确定向用户推荐所述目标歌曲的序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标签项包括嗓音特征标签，所述方法还包括：

根据所述嗓音特征标签从所述目标歌曲中匹配对应的歌手；

将匹配的所述歌手推荐给用户。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述嗓音特征标签包括从声音信息中获取的频率范围、节奏值和声音曲线中的至少一个特征标签；

所述根据用户信息生成用户标签，包括：根据用户的声音信息生成所述用户的嗓音特征标签；

所述根据所述嗓音特征标签从所述目标歌曲中匹配对应的歌手，包括：

获取确定的所述目标歌曲的对应歌手的嗓音特征标签；

将所述用户和歌手的频率范围、节奏值和声音曲线中至少一个特征标签进行匹配；

确定匹配结果符合预设匹配条件的歌手。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据用户的声音信息生成所述用户的嗓音特征标签，包括：

对采集的用户的声音信息进行频率检测获取对应的频率范围；或/和

对采集的用户的声音信息进行节奏检测获取对应的节奏值；或/和

提取采集的用户的声音信息所包含的声音曲线；

其中，所述用户的声音信息为采集的用户对歌曲的演唱声音。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对采集的用户的声音信息进行频率检测获取对应的频率范围，包括：

对用户的声音信息间隔预设时间段进行采样；

获取采样的所有声音片段中的最高频率值和最低频率值；

通过采样的所有声音片段中的最高频率值和最低频率值，确定所述用户的声音信息对应的频率范围。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对采集的用户的声音信息进行节奏检测获取对应的节奏值，包括：

通过短时能量分析算法计算用户的声音信息中每一帧的短时平均能量；

根据所述短时平均能量获取所述歌曲中与对应用户的声音信息符合预设匹配度的节奏值。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取确定的所述目标歌曲的对应歌手的嗓音特征标签，包括：

获取确定的所述目标歌曲的对应的歌手；

获取与所述歌手相关的关联歌曲的播放量；

获取播放量大于预设值的目标关联歌曲；

对所述目标关联歌曲进行声音分析生成所述歌手的嗓音特征标签。

9.一种移动设备，其特征在于，包括：

生成模块，用于根据用户信息生成用户标签；

计算模块，用于计算所述用户标签与预设的歌曲标签之间的相似度，所述用户标签包括生成的多个标签项，所述歌曲标签由代表对应歌曲的多个标签项组成，所述相似度用于表示所述用户标签与所述歌曲标签之间标签项的匹配度；

确定模块，用于根据所述相似度确定符合预设推荐条件的目标歌曲；

推荐模块，用于将所述目标歌曲推荐给用户。

10.根据权利要求9所述的移动设备，其特征在于，所述确定模块包括：

获取子单元，用于获取相似度大于预设值对应的目标歌曲；

确定子单元，用于根据相似度的大小确定向所述用户推荐所述目标歌曲的序列。

11.根据权利要求9所述的移动设备，其特征在于，所述标签项包括嗓音特征标签，所述移动设备还包括：

匹配模块，用于根据所述嗓音特征标签从所述目标歌曲中匹配对应的歌手；

其中，所述推荐模块还用于将所述匹配模块匹配的所述歌手推荐给用户。

12.根据权利要求11所述的移动设备，其特征在于，所述嗓音特征标签包括从声音信息中获取的频率范围、节奏值和声音曲线中的至少一个特征标签；

所述生成模块还用于：根据用户的声音信息生成所述用户的嗓音特征标签；

所述匹配模块包括：

第一子单元，用于获取确定的所述目标歌曲的对应歌手的嗓音特征标签；

第二子单元，用于将所述用户和歌手的频率范围、节奏值和声音曲线中至少一个特征标签进行匹配；

第三子单元，用于确定匹配结果符合预设匹配条件的歌手。

13.根据权利要求12所述的移动设备，其特征在于，所述根据用户的声音信息生成所述用户的嗓音特征标签，包括：

对采集的用户的声音信息进行频率检测获取对应的频率范围；或/和

对采集的用户的声音信息进行节奏检测获取对应的节奏值；或/和

提取采集的用户的声音信息所包含的声音曲线；

其中，所述用户的声音信息为采集的用户对歌曲的演唱声音。

14.根据权利要求13所述的移动设备，其特征在于，所述对采集的用户的声音信息进行频率检测获取对应的频率范围，包括：

对用户的声音信息间隔预设时间段进行采样；

获取采样的所有声音片段中的最高频率值和最低频率值；

通过采样的所有声音片段中的最高频率值和最低频率值，确定所述用户的声音信息对应的频率范围。

15.根据权利要求13所述的移动设备，其特征在于，所述对采集的用户的声音信息进行节奏检测获取对应的节奏值，包括：

通过短时能量分析算法计算用户的声音信息中每一帧的短时平均能量；

根据所述短时平均能量获取所述歌曲中与对应用户的声音信息符合预设匹配度的节奏值。

16.根据权利要求12所述的移动设备，其特征在于，所述获取确定的所述目标歌曲的对应歌手的嗓音特征标签，包括：

获取确定的所述目标歌曲的对应的歌手；

获取与所述歌手相关的关联歌曲的播放量；

获取播放量大于预设值的目标关联歌曲；

对所述目标关联歌曲进行声音分析生成所述歌手的嗓音特征标签。

17.一种移动设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的歌曲推荐的方法的步骤。