CN108920585A - 音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质 - Google Patents

音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN108920585A
CN108920585A CN201810665421.4A CN201810665421A CN108920585A CN 108920585 A CN108920585 A CN 108920585A CN 201810665421 A CN201810665421 A CN 201810665421A CN 108920585 A CN108920585 A CN 108920585A
Authority
CN
China
Prior art keywords
music
scene
recommendation
mood
user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810665421.4A
Other languages
English (en)
Inventor
罗辉
曾耀宽
邝文意
钟志威
朱鹏惠
苏明珠
李雯雯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Saiyi Technology Development Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Saiyi Technology Development Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Saiyi Technology Development Co Ltd filed Critical Shenzhen Saiyi Technology Development Co Ltd
Priority to CN201810665421.4A priority Critical patent/CN108920585A/zh
Publication of CN108920585A publication Critical patent/CN108920585A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

本发明提供了一种音乐推荐的装置,包括生成模块、获取模块、音乐推荐模块。生成模块,用于根据接收到的推荐启动指令,生成至少两种音乐推荐模式及其对应的选择对话框。获取模块,用于获取被选择的所述音乐推荐模式。音乐推荐模块,用于根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放。本发明还提供了一种音乐推荐的方法及计算机可读存储介质,与现有技术相比,本发明能够根据用户当前所处的场景、或心情、或自身的音乐偏好,实现推送更合适收听的音乐进行播放的目的。

Description

音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及音乐推荐技术领域,尤其涉及一种音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质。
背景技术
随着网络技术的发展,越来越多的用户通过智能设备在线收听音乐,听音乐已然成为人们的一种习惯。目前,很多音乐播放软件都具有音乐推荐列表,但所述音乐推荐列表一般都是根据用户经常收听的音乐类型、歌手、专辑等进行推荐,并无结合用户当前所处的环境、当前的情绪等进行合适的推荐。
针对上述问题,申请公布号为CN 107592339 A的发明提供了一种基于智能终端的音乐推荐方法及音乐推荐系统,通过声音采集模块采集当前环境声音信息;音乐列表推荐模块将所述当前环境声音信息与标准环境声音信息比对,当两者匹配时,推送所述音乐推荐列表库中与所述标准环境声音信息对应的场景相关联的音乐列表的方式,能够根据用户所处的环境推荐合适的音乐。申请公布号为CN 107766561 A的发明提供了一种音乐推荐的方法、装置、存储介质和终端设备,通过采集模块采集预设数量用户的休闲习惯信息,以及获取所述用户的音乐播放记录,形成样本训练集;训练模块,对所述样本训练集进行训练,得到休闲习惯信息与喜好音乐类型的映射模型;获取模块获取当前用户的休闲习惯信息;推荐模块,根据所述休闲习惯信息进行音乐推荐的方式,能够实现根据用户的休息习惯进行音乐推荐的目的。
上述技术方案虽然针对用户的休闲习惯、或所处环境等进行相应的音乐推荐,但并无针对用户当前的情绪或自身的音乐偏好,推荐更加合适用户收听的音乐。
发明内容
针对上述存在的缺陷,本发明提供了一种音乐推荐方法及装置、计算机可读存储介质,通过获取用户自身选择的音乐推荐模式,根据所述音乐推荐模式对其所处的场景、或心情、或自身的偏好进行相应的推荐操作,以实现推荐更适合用户收听的音乐的目的。
为了达到上述目的,本发明提出一种音乐推荐的方法,包括以下步骤:
根据接收到的推荐启动指令,生成至少两种音乐推荐模式及其对应的选择对话框;
获取被选择的音乐推荐模式;
根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放。
优选的,所述至少两种音乐推荐模式包括:场景模式和心情模式;
当所述获取到的所述音乐推荐模式为场景模式,所述根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放的过程为:
根据获取到的所述场景模式,实时采集用户当前所处环境的图像;
根据所述图像、预设的场景图像库,识别出用户当前所处的场景;
根据所述场景、以及预设的场景-音乐类型的映射关系库,推送第一音乐进行播放。
优选的,当所述获取到的所述音乐推荐模式为心情模式,所述根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放的过程为:
根据获取到的所述心情模式,实时获取用户当前的行为状态;
根据所述行为状态,分析确定用户当前的心情;
根据所述心情、以及预设的心情-音乐类型的映射关系库,推送第二音乐进行播放。
优选的,所述至少两种音乐推荐模式还包括:手动模式;
当所述获取到的所述音乐推荐模式为手动模式,所述根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放的过程为:
根据获取到的所述手动模式,实时获取用户手动输入的关键词;
在音乐库中搜索所述关键词对应的音乐类型;
根据搜索到的所述音乐类型,推送第三音乐进行播放。
为了达到上述目的,本发明还提供了一种音乐推荐的装置,包括:
生成模块,用于根据接收到的推荐启动指令,生成至少两种音乐推荐模式及其对应的选择对话框;
获取模块,用于获取被选择的音乐推荐模式;
音乐推荐模块,用于根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放。
优选的,所述至少两种音乐推荐模式包括:场景模式和心情模式;
所述音乐推荐模块包括采集单元、识别单元、推送单元;
当所述获取模块获取到的所述音乐推荐模式为场景模式时,所述采集单元,用于根据获取到的所述场景模式,实时采集用户当前所处环境的图像;
所述识别单元,用于根据所述图像、预设的场景图像库,识别出用户当前所处的场景;
所述推送单元,用于根据所述场景、以及预设的场景-音乐类型的映射关系库,推送第一音乐进行播放。
优选的,所述音乐推荐模块还包括行为获取单元、分析单元;
当所述获取模块获取到的所述音乐推荐模式为心情模式时,所述行为获取单元,用于根据获取到的所述心情模式,实时获取用户当前的行为状态;
所述分析单元,用于根据所述行为状态,分析确定用户当前的心情;
所述推送单元,还用于根据所述心情、以及预设的心情-音乐类型的映射关系库,推送第二音乐进行播放。
优选的,所述至少两种音乐推荐模式还包括:手动模式;
所述音乐推荐模块还包括获取单元、搜索单元;
当所述获取模块获取到的所述音乐推荐模式为手动模式时,所述获取单元,用于根据获取到的所述手动模式,实时获取用户手动输入的关键词;
所述搜索单元,用于在音乐库中搜索所述关键词对应的音乐类型;
所述推送单元,还用于根据搜索到的所述音乐类型,推送第三音乐进行播放。
为了达到上述目的,本发明另提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现上述的音乐推荐的方法。
为了达到上述目的,本发明所提供的一种音乐推荐的装置,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述音乐推荐的方法中的步骤。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:通过所述生成模块根据接收到的推荐启动指令,生成至少两种音乐推荐模式及其对应的选择对话框;所述获取模块获取被选择的音乐推荐模式;所述音乐推荐模块根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放的方式,能够根据用户当前所处的场景、或心情、或自身的偏好,实现推荐更合适的音乐进行播放目的。
附图说明
图1为本发明的音乐推荐的方法实施例一的流程示意图;
图2为本发明的音乐推荐的方法实施例一中步骤S130具体细化步骤的流程示意图一;
图3为本发明的音乐推荐的方法实施例一中步骤S130具体细化步骤的流程示意图二;
图4为本发明的音乐推荐的方法实施例二中步骤S230具体细化步骤的流程示意图;
图5为本发明的音乐推荐的装置一实施例的程序模块示意图;
图6为本发明的音乐推荐的装置另一实施例的程序模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明提供了一种音乐推荐的方法。参见图1,在实施例一中,所述音乐推荐的方法,包括以下步骤:
S110:根据接收到的推荐启动指令,生成至少两种音乐推荐模式及其对应的选择对话框。
本实施例中,所述音乐推荐的装置外部设置有一功能按键,当用户按压所述功能按键后,所述功能按键根据接收到来自自身的按压压力时,随即发出推荐启动指令。
本实施例中,所述至少两种音乐推荐模式包括:场景模式和心情模式。考虑到用户收听音乐多受场景或心情所影响,因此设置了场景模式、或心情模式两种选择。用户通过点击某一音乐推荐模式对应的选择对话框,实现相应的音乐推荐模式的选择。
S120:获取被选择的音乐推荐模式。
本实施例中,当显示屏中某一选择对话框所在区域接收到来自其受压范围内的按压压力时,则定义所述受压的选择对话框对应的音乐推荐模式为被选择的所述音乐推荐模式。
S130:根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放。
本实施例中对所述音乐推荐模式与具体推荐操作步骤的对应关系进行详细的说明。参见图2,若当前获取到的所述音乐推荐模式为场景模式,所述步骤S130的具体过程为:
S131:根据获取到的所述场景模式,实时采集用户当前所处环境的图像。
本步骤中通过摄像头实时采集用户当前所处环境的图像。所述当前所处环境的图像的采集范围可以设置为:与所述摄像头的正面距离为1米、2 米、3米、4米、或5米范围内的图像,较佳地设置为与所述摄像头的正面距离为3米范围内的图像。
S132:根据所述图像、预设的场景图像库,识别出用户当前所处的场景。
本实施例中,所述场景的种类包括但不限于:工作场景、阅读场景、步行场景、通勤场景、休闲场景、睡眠场景。所述预设的场景图像库中预先录入了各种类的场景及其对应的图像。所述步骤S132的识别过程为:(1)、将所述图像与预设的场景图像库中的图像进行匹配;(2)、当所述图像与预设的场景图像库中的某一图像匹配度达到90%以上,则定义该匹配的图像对应的场景为用户当前所处的场景。
本实施例以举例的方式对步骤S132的识别过程进行详细说明。例如:当前采集到的所述图像内包含有树木、人行道、以及行人,将所述图像与所述预设的场景图像库中的图像进行匹配,匹配结果为:工作场景的匹配度为0%;阅读场景0%;步行场景96%;通勤场景28%;休闲场景的匹配度为80%;睡眠场景的匹配度为0%。因此,可以识别出用户当前所处的场景为步行场景。
S133:根据所述场景、以及预设的场景-音乐类型的映射关系库,推送第一音乐进行播放。
本实施例中,所述步骤S133的推送过程为:(1)、根据所述场景,在所述预设的场景-音乐类型的映射关系库中查找到对应的第一音乐类型; (2)、定义所述第一音乐类型中收听频率为前十的音乐为第一音乐;(3)、推送所述第一音乐,并对所述第一音乐进行随机播放。
本实施例中,所述预设的场景-音乐类型的映射关系库由用户自身进行设定,例如可以设定为:工作场景对应励志音乐;阅读场景对应抒情音乐;步行场景对应欢快音乐;通勤场景对应摇滚音乐;休闲场景对应流行音乐;睡眠场景对应轻音乐。
本实施例以举例的方式对步骤S133进行详细的说明。例如:当前识别出的场景为休闲场景,在所述预设的场景-音乐类型的映射关系库中查找出所述第一音乐类型为流行音乐。获取到音乐库中记录的流行音乐收听频率为前十的第一音乐为:七里香、告白气球、晴天、彩虹、逆流成河、约定、体面、说散就散、枫、回到过去;推送所述获取到的第一音乐,并对所述第一音乐进行随机播放。
参见图3,若当前获取到的所述音乐推荐模式为心情模式,所述步骤 S130的具体过程为:
S131’:根据获取到的所述心情模式,实时获取用户当前的行为状态。
本实施例中,所述行为状态为:用户的语言、或面部表情。所述步骤 S131’启动音频接收器接收用户当前的语言或启动前置摄像头获取用户当前的面部表情。
S132’:根据所述行为状态,分析确定用户当前的心情。
本实施例中,若当前获取到的为用户的语言,将当前获取到的语言的音调、关键词与预设的语音库中的标准音调及基准关键词进行匹配,匹配成功的标准音调及基准关键词对应的心情即为用户当前的心情。若当前获取到的为用户的面部表情,则将所述面部表情与预设的表情图像库中的标准面部表情进行匹配,当所述面部表情与某一所述标准面部表情匹配成功,则定义该匹配的标准面部表情对应的心情即为用户当前的心情。所述心情包括但不限于:开心、悲伤、愤怒、无聊、焦虑等。
S133’:根据所述心情、以及预设的心情-音乐类型的映射关系库,推送第二音乐进行播放。
本实施例中,所述步骤S133’的推送过程如下:(1)、根据所述心情,在所述预设的心情-音乐类型的映射关系库查找到对应的第二音乐类型; (2)、定义所述第二音乐类型中收听频率为前十的音乐为第二音乐;(3)、推荐所述第二音乐,并对所述第二音乐进行随机播放。
本实施例中,所述预设的心情-音乐类型的映射关系库由用户自身进行设定,例如可以设定为:开心对应欢快音乐;悲伤对应抒情音乐;愤怒对应摇滚音乐;无聊对应流行音乐;焦虑对应轻音乐。
本实施例以举例的方式对步骤S133’进行详细的说明。例如:当前识别出的心情为开心,在所述预设的心情-音乐类型的映射关系库中查找出所述第二音乐类型为欢快音乐;获取到音乐库中记录的欢快音乐收听频率为前十的第二音乐为:小情歌、下个路口见、恶作剧、夏天的风、柒月、永远在身边、浪漫爱、甜甜的、稻香、第一天;推送所述获取到的第二音乐,并对所述第二音乐进行随机播放。
通过上述的音乐推荐的方法,能够节省用户选歌的时间且根据用户当前的所处的场景、或当前的心情推荐适合收听的音乐。
本发明提出一种音乐推荐的方法的实施例二。参见图4,所述音乐推荐的方法的实施例二在上述实施例一的基础上进行了改进,改进之处在于,所述至少两种音乐推荐模式还包括:手动模式。当获取到的所述音乐推荐模式为手动模式,所述步骤S230的具体过程为:
S231:根据获取到的所述手动模式,实时获取用户手动输入的关键词。
本实施例中,考虑到用户当前不想根据场景或心情进行音乐推荐时,可通过手动输入的方法,根据自身的音乐偏好进行相应的音乐推荐。所述关键词包括但不限于:音乐类型、歌曲名字、歌手名字、歌词等。
S232:在音乐库中搜索所述关键词对应的音乐类型。
S233:根据搜索到的所述音乐类型,推送第三音乐进行播放。
本实施例中,定义步骤S232搜索所得的音乐类型中排名前十的音乐为第三音乐,将所述第三音乐进行随即播放。通过推送第三音乐进行播放的方式,能够为用户提供多一种音乐推荐的渠道,增加收听音乐的乐趣。
本发明另提出一种音乐推荐的装置100的一实施例。参见图5,所述音乐推荐的装置100包括:生成模块110,用于根据接收到的推荐启动指令,生成至少两种音乐推荐模式及其对应的选择对话框。获取模块120,用于获取被选择的音乐推荐模式。音乐推荐模块130,用于根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放。
本实施例中,所述音乐推荐的装置100外部设置有一功能按键,当用户按压所述功能按键后,所述功能按键根据自身接收到的按压压力时,随即发出推荐启动指令。
本实施例中,考虑到用户收听音乐多受场景或心情所影响,因此所述至少两种音乐推荐模式包括:场景模式和心情模式。当显示屏中某一选择对话框所在区域接收到来自其受压范围内的按压压力时,所述获取模块120 随即获取到当前的被选择的音乐推荐模式。
本实施例中对所述音乐推荐模块130的运作进行详细的说明。所述音乐推荐模块130包括采集单元131、识别单元132、推送单元133。当获取模块120获取到的所述音乐推荐模式为场景模式时,所述采集单元131用于根据获取到的所述场景模式,实时采集用户当前所处环境的图像。所述识别单元132,用于根据所述图像、预设的场景图像库,识别出用户当前所处的场景。所述推送单元133,用于根据所述场景、以及预设的场景-音乐类型的映射关系库,推送第一音乐进行播放。
本步骤中所述采集单元131为摄像头。所述当前所处环境的图像的采集范围可以设置为:与所述摄像头的正面距离为1米、2米、3米、4米、或5米范围内的图像,较佳地设置为与所述摄像头的正面距离为3米范围内的图像。
本实施例中,所述场景的种类包括但不限于:工作场景、阅读场景、步行场景、通勤场景、休闲场景、睡眠场景。所述预设的场景图像库中预先录入了各种类的场景及其对应的图像。所述识别单元132识别过程为: (1)、将所述图像与预设的场景图像库中的图像进行匹配;(2)、当所述图像与预设的场景图像库中的某一图像匹配度达到90%以上,则定义该匹配的图像对应的场景为用户当前所处的场景。
本实施例以举例的方式对识别单元132的识别过程进行详细说明。例如:当前采集到的所述图像内包含有树木、人行道、以及行人等,将其与预设的场景图像库中的图像进行匹配,匹配结果为:工作场景的匹配度为 0%;阅读场景0%;步行场景96%;通勤场景28%;休闲场景的匹配度为 80%;睡眠场景的匹配度为0%。因此,可以识别出用户当前所处的场景为步行场景。
本实施例中,所述推送单元133的推送过程为:(1)、根据所述场景,在所述预设的场景-音乐类型的映射关系库中查找到对应的第一音乐类型; (2)、定义所述第一音乐类型中收听频率为前十的音乐为第一音乐;(3)、推送所述第一音乐,并对所述第一音乐进行随机播放。
本实施例中,所述预设的场景-音乐类型的映射关系库由用户自身进行设定,例如可以设定为:工作场景对应励志音乐;阅读场景对应抒情音乐;步行场景对应欢快音乐;通勤场景对应摇滚音乐;休闲场景对应流行音乐;睡眠场景对应轻音乐。
本实施例以举例的方式对推送单元133的推荐过程进行详细的说明。例如:当前识别出的场景为休闲场景,在所述预设的场景-音乐类型的映射关系库中查找出所述第一音乐类型为流行音乐。获取到音乐库中记录的流行音乐收听频率为前十的第一音乐为:七里香、告白气球、晴天、彩虹、逆流成河、约定、体面、说散就散、枫、回到过去;推送所述获取到的第一音乐,并对所述第一音乐进行随机播放。
本实施例中,所述音乐推荐模块还包括行为获取单元134、分析单元 135。当获取模块120获取到的所述音乐推荐模式为心情模式时,所述行为获取单元134,用于根据获取到的心情模式,实时获取用户当前的行为状态。所述分析单元135,用于根据所述行为状态,分析确定用户当前的心情。所述推送单元133,用于根据所述心情、以及预设的心情-音乐类型的映射关系库,推送第二音乐进行播放。
本实施例中,所述行为状态为:用户的语言、或面部表情。所述行为获取单元134为音频接收器或前置摄像头。当所述行为获取单元134为音频接收器时,则实时接收用户当前的语音;当所述行为获取单元134为前置摄像头时,则实时获取用户当前的面部表情。
本实施例中,若所述行为获取单元134当前获取到的为用户的语音,则所述分析单元135将所述语音中的音调、关键词与预设的语音库中的标准音调以及基准关键词进行匹配,匹配成功的标准音调以及基准关键词对应的心情即为用户当前的心情。若所述行为获取单元134当前获取到的为用户的面部表情,则所述分析单元135将所述面部表情与预设的表情图像库中的标准面部表情进行匹配,当所述面部表情与某一所述标准面部表情匹配成功,则定义该匹配的标准面部表情对应的心情即为用户当前的心情。所述心情包括但不限于:开心、悲伤、愤怒、无聊、焦虑等。
本实施例中,所述推送单元133的推送过程还可以为:(1)、根据所述心情,在所述预设的心情-音乐类型的映射关系库查找到对应的第二音乐类型;(2)、定义所述第二音乐类型中收听频率为前十的音乐为第二音乐; (3)、推送所述第二音乐,并对所述第二音乐进行随机播放。
本实施例中,所述预设的心情-音乐类型的映射关系库由用户自身进行设定,例如可以设定为:开心对应欢快音乐;悲伤对应抒情音乐;愤怒对应摇滚音乐;无聊对应流行音乐;焦虑对应轻音乐。
本实施例以举例的方式对推送单元133的推荐过程进行详细的说明。例如:当前识别出的心情为开心,在所述预设的心情-音乐类型的映射关系库中查找出所述第二音乐类型为欢快音乐;获取到音乐库中记录的欢快音乐收听频率为前十的第二音乐为:小情歌、下个路口见、恶作剧、夏天的风、柒月、永远在身边、浪漫爱、甜甜的、稻香、第一天;推送所述获取到的第二音乐,并对所述第二音乐进行随机播放。
通过上述的音乐推荐的方法,能够节省用户选歌的时间且能根据用户当前所处的场景、或当前的心情推荐适合收听的音乐。
本发明提出一种音乐推荐的装置100的另一实施例。参见图6,所述音乐推荐的装置100的另一实施例在上述一实施例的基础上进行了改进,其改进之处在于,所述至少两种音乐推荐模式还包括:手动模式。所述音乐推荐模块130还包括获取单元136、搜索单元137。
本实施例中,当获取模块120获取到的所述音乐推荐模式为手动模式时,所述获取单元136,用于根据获取到的所述手动模式,实时获取用户手动输入的关键词。所述搜索单元137,用于在音乐库中搜索所述关键词对应的音乐类型。所述推送单元133,用于根据搜索到的所述音乐类型,推送第三音乐进行播放。
本实施例中,考虑到用户若当前不想根据场景或心情进行音乐推荐时,可通过手动输入的方法,根据自身的偏好进行相应的音乐推荐。所述关键词包括但不限于:音乐类型、歌曲名字、歌手名字、歌词等。搜索单元137 通过在音乐库中根据所述关键词搜索相应的音乐类型,定义该音乐类型中搜索结果排名前十的音乐为第三音乐。
通过推送第三音乐进行播放的方式,能够为用户提供多一种音乐推荐的渠道,增加收听音乐的乐趣。
本发明还提出了一种计算机可读存储介质,其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实施例一、实施例二所述的音乐推荐的方法。
所述音乐推荐的装置集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例一、实施例二所述的音乐推荐的方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成。
所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序被处理器执行时,可实现上述音乐推荐的装置控制方法各个实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、以及软件分发介质等。
为了达到上述目的,本发明还提供了一种音乐推荐的装置,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述音乐推荐的方法实施例一、实施例二中的步骤。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种音乐推荐的方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据接收到的推荐启动指令,生成至少两种音乐推荐模式及其对应的选择对话框;
获取被选择的音乐推荐模式;
根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放。
2.根据权利要求1所述的音乐推荐的方法,其特征在于,所述至少两种音乐推荐模式包括:场景模式和心情模式;
当所述获取到的所述音乐推荐模式为场景模式,所述根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放的过程为:
根据获取到的所述场景模式,实时采集用户当前所处环境的图像;
根据所述图像、预设的场景图像库,识别出用户当前所处的场景;
根据所述场景、以及预设的场景-音乐类型的映射关系库,推送第一音乐进行播放。
3.根据权利要求2所述的音乐推荐的方法,其特征在于,
当所述获取到的所述音乐推荐模式为心情模式,所述根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放的过程为:
根据获取到的所述心情模式,实时获取用户当前的行为状态;
根据所述行为状态,分析确定用户当前的心情;
根据所述心情、以及预设的心情-音乐类型的映射关系库,推送第二音乐进行播放。
4.根据权利要求2或3所述的音乐推荐的方法,所述至少两种音乐推荐模式还包括:手动模式;
当所述获取到的所述音乐推荐模式为手动模式,所述根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放的过程为:
根据获取到的所述手动模式,实时获取用户手动输入的关键词;
在音乐库中搜索所述关键词对应的音乐类型;
根据搜索到的所述音乐类型,推送第三音乐进行播放。
5.一种音乐推荐的装置,其特征在于,包括:
生成模块,用于根据接收到的推荐启动指令,生成至少两种音乐推荐模式及其对应的选择对话框;
获取模块,用于获取被选择的音乐推荐模式;
音乐推荐模块,用于根据获取到的所述音乐推荐模式,执行相应的推荐操作,推送合适的音乐进行播放。
6.根据权利要求5所述的音乐推荐的装置,其特征在于,所述至少两种音乐推荐模式包括:场景模式和心情模式;
所述音乐推荐模块包括采集单元、识别单元、推送单元;
当所述获取模块获取到的所述音乐推荐模式为场景模式时,所述采集单元,用于根据获取到的所述场景模式,实时采集用户当前所处环境的图像;
所述识别单元,用于根据所述图像、预设的场景图像库,识别出用户当前所处的场景;
所述推送单元,用于根据所述场景、以及预设的场景-音乐类型的映射关系库,推送第一音乐进行播放。
7.根据权利要求6所述的音乐推荐的装置,其特征在于,所述音乐推荐模块还包括行为获取单元、分析单元;
当所述获取模块获取到的所述音乐推荐模式为心情模式时,所述行为获取单元,用于根据获取到的所述心情模式,实时获取用户当前的行为状态;
所述分析单元,用于根据所述行为状态,分析确定用户当前的心情;
所述推送单元,还用于根据所述心情、以及预设的心情-音乐类型的映射关系库,推送第二音乐进行播放。
8.根据权利要求7所述的音乐推荐的装置,其特征在于,所述至少两种音乐推荐模式还包括:手动模式;
所述音乐推荐模块还包括获取单元、搜索单元;
当所述获取模块获取到的所述音乐推荐模式为手动模式时,所述获取单元,用于根据获取到的所述手动模式,实时获取用户手动输入的关键词;
所述搜索单元,用于在音乐库中搜索所述关键词对应的音乐类型;
所述推送单元,还用于根据搜索到的所述音乐类型,推送第三音乐进行播放。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任意一项所述的音乐推荐的方法。
10.一种音乐推荐的装置,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任意一项所述的音乐推荐的方法中的步骤。
CN201810665421.4A 2018-06-26 2018-06-26 音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质 Pending CN108920585A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810665421.4A CN108920585A (zh) 2018-06-26 2018-06-26 音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810665421.4A CN108920585A (zh) 2018-06-26 2018-06-26 音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108920585A true CN108920585A (zh) 2018-11-30

Family

ID=64421631

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810665421.4A Pending CN108920585A (zh) 2018-06-26 2018-06-26 音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108920585A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111930974A (zh) * 2020-08-10 2020-11-13 北京字节跳动网络技术有限公司 一种音视频类型的推荐方法、装置、设备及存储介质
CN111967380A (zh) * 2020-08-16 2020-11-20 云知声智能科技股份有限公司 内容推荐方法及系统
CN112579817A (zh) * 2020-11-25 2021-03-30 厦门美柚股份有限公司 音乐推送方法、装置、终端及介质
CN113010725A (zh) * 2021-03-17 2021-06-22 平安科技(深圳)有限公司 演奏乐器的选择方法、装置、设备及存储介质
CN113641902A (zh) * 2021-08-10 2021-11-12 广州艾美网络科技有限公司 音乐信息推送方法、装置、计算机设备及其存储介质

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111930974A (zh) * 2020-08-10 2020-11-13 北京字节跳动网络技术有限公司 一种音视频类型的推荐方法、装置、设备及存储介质
CN111967380A (zh) * 2020-08-16 2020-11-20 云知声智能科技股份有限公司 内容推荐方法及系统
CN112579817A (zh) * 2020-11-25 2021-03-30 厦门美柚股份有限公司 音乐推送方法、装置、终端及介质
CN113010725A (zh) * 2021-03-17 2021-06-22 平安科技(深圳)有限公司 演奏乐器的选择方法、装置、设备及存储介质
CN113010725B (zh) * 2021-03-17 2023-12-26 平安科技(深圳)有限公司 演奏乐器的选择方法、装置、设备及存储介质
CN113641902A (zh) * 2021-08-10 2021-11-12 广州艾美网络科技有限公司 音乐信息推送方法、装置、计算机设备及其存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108920585A (zh) 音乐推荐的方法及装置、计算机可读存储介质
Schedl et al. Music recommender systems
US7921067B2 (en) Method and device for mood detection
CN107832434A (zh) 基于语音交互生成多媒体播放列表的方法和装置
CN110175245A (zh) 多媒体推荐方法、装置、设备及存储介质
JP5113796B2 (ja) 感情マッチング装置、感情マッチング方法、及びプログラム
CN109788345A (zh) 直播控制方法、装置、直播设备及可读存储介质
US11157542B2 (en) Systems, methods and computer program products for associating media content having different modalities
US20200162769A1 (en) Identifying media content for simultaneous playback
JP2009205247A (ja) 音楽連動型広告配信方法、装置およびシステム
JP2011528879A (ja) テレビジョンシーケンスを提供するための装置および方法
JP2008165759A (ja) 情報処理装置及び方法並びにプログラム
US10762130B2 (en) Method and system for creating combined media and user-defined audio selection
CN111460179A (zh) 多媒体信息展示方法及装置、计算机可读介质及终端设备
JP4981630B2 (ja) 感性マッチング方法、装置及びコンピュータ・プログラム
CN101996627A (zh) 语音处理装置、语音处理方法和程序
CN105243093A (zh) 一种演唱者推荐方法及装置
KR20070007290A (ko) 지침서 생성 유닛
US11271993B2 (en) Streaming music categorization using rhythm, texture and pitch
WO2019047850A1 (zh) 标识的显示方法和装置、请求的响应方法和装置
CN110570841A (zh) 多媒体播放界面的处理方法、装置、客户端及介质
CN110083738A (zh) 一种基于声纹和情境感知的音乐推荐方法和终端设备
CN103562909A (zh) 客户端设备识别数据流的内容的方法及系统
CN109756628A (zh) 一种功能按键音效的播放方法、装置及电子设备
CN109410972A (zh) 生成音效参数的方法、装置及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20181130

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication