CN109299312A - 基于大数据的音乐节奏分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于大数据的音乐节奏分析方法，涉及计算机技术领域，其技术方案要点是：包括以下步骤：获取待分析音乐数据；提取音乐分段中的节奏特征；根据节奏特征调取具有相应节奏特征的参照音乐数据；对参照音乐数据进行情感表达分析；根据情感数据对所有的参照音乐数据进行情感分类处理；根据情感类别中参照音乐数据的数量对所有的情感类别进行排序；根据预设范围值在所有排序后的情感类别中截取相应的情感类别；计算截取后的情感类别的情感应用频率以及相应情感类别中的节奏应用频率；整理成图表后输出，具有减少音乐创作或音乐搭配失误的情况发生，提高音乐创作或音乐搭配的工作效率，增强音乐效果的作用。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，更具体地说，它涉及基于大数据的音乐节奏分析方法。
背景技术
音乐是反映人类现实生活情感的一种艺术，音乐让人赏心悦目，并为大家带来听觉的享受。音乐能提高人的审美能力，净化人们的心灵，树立崇高的理想。我们通过音乐来抒发我们的情感，使我们的很多情绪得到释放。
现检索到公告号为CN107610716A，公告日2018年1月19日的中国专利，该方案提供了一种音乐分析方法，包括：对音频数据进行切分，获取多组音频数据；对多组音频数据中的每组音频数据进行快速傅里叶变换，获得频谱数据；对频谱数据分别进行峰值检测、节奏点检测、响度检测、能量分析以及音色分析，获得音频分析结果数据。
上述引用文件中的音乐分析方法，通过对音乐数据进行峰值检测、节奏点检测、响度检测分析，并将分析结果与现有音乐结合实现自行调节灯光。但是，在音乐创作或音乐搭配的过程中，一般通过人主观的对音乐数据进行判断，易出现音乐创作或音乐搭配失误，导致音乐创作或音乐搭配的工作效率较低，音乐效果不理想。
发明内容
本发明的目的是提供基于大数据的音乐节奏分析方法，具有减少音乐创作或音乐搭配失误的情况发生，提高音乐创作或音乐搭配的工作效率，增强音乐效果的作用。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：基于大数据的音乐节奏分析方法，包括以下步骤：
S1：获取待分析音乐数据，并根据预设长度值将所述待分析音乐数据划分成多个音乐分段；
S2：提取所述音乐分段中的节奏特征；
S3：根据所述节奏特征调取具有相应所述节奏特征的参照音乐数据；
S4：对所述参照音乐数据进行情感表达分析，并获得与所述参照音乐数据相对应的情感数据；
S5：根据所述情感数据对所有的所述参照音乐数据进行情感分类处理，将具有相同所述情感数据的所述参照音乐数据划分至相同的情感类别中；
S6：根据所述情感类别中所述参照音乐数据的数量对所有的所述情感类别进行排序；
S7：根据预设范围值在所有排序后的情感类别中截取相应的所述情感类别；
S8：计算截取后的情感类别的情感应用频率以及相应所述情感类别中的节奏应用频率；
S9：统计截取后的情感类别中的所述节奏特征、所述情感数据、所述情感应用频率和所述节奏应用频率，并整理成图表后输出。
通过采用上述技术方案，将待分析音乐数据与已公开的音乐数据进行分析对比，减少音乐创作或音乐搭配失误的情况发生，提高了音乐创作或音乐搭配的工作效率，增强了音乐的应用效果。
本发明进一步设置为：所述节奏特征包括音频特征和节奏点特征。
通过采用上述技术方案，利用音频特征和节奏点特征，便于快速准确的调取参照音乐数据，提高了音乐节奏分析的效率。
本发明进一步设置为：所述节奏特征的调取具体包括：通过4G/3G/2G网络从已公开的音乐库中获取或从预先存储有参照音乐数据的音乐库中获取。
通过采用上述技术方案，使得参照音乐数据的调取更加全面，扩大了音乐节奏分析的范围。
本发明进一步设置为：所述情感应用频率具体为：相应所述情感类别中所述参照音乐数据的数量与所有所述参照音乐数据的数量的比值；
所述节奏应用频率具体为：所述参照音乐数据中应用所述节奏特征的数量与相应所述参照音乐数据中特征总数量的比值。
通过采用上述技术方案，使得情感应用频率和节奏应用频率的计算操作简单。
本发明进一步设置为：在S3中，还包括获取所述参照音乐数据的播放数据；所述播放数据包括播放对象数据、播放次数数据和播放时段数据。
通过采用上述技术方案，便于对待分析音乐数据的音乐效果进行分析。
综上所述，本发明具有以下有益效果：将待分析音乐数据与已公开的音乐数据进行分析对比，减少音乐创作或音乐搭配失误的情况发生，提高了音乐创作或音乐搭配的工作效率，增强了音乐的应用效果；利用音频特征和节奏点特征，便于快速准确的调取参照音乐数据，提高了音乐节奏分析的效率；使得参照音乐数据的调取更加全面，扩大了音乐节奏分析的范围；便于对待分析音乐数据的音乐效果进行分析。
附图说明
图1是本发明实施例中的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
实施例：基于大数据的音乐节奏分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤一，获取待分析音乐数据，并根据预设长度值将待分析音乐数据划分成多个音乐分段。
步骤二，提取音乐分段中的节奏特征。
步骤三，根据节奏特征调取具有相应节奏特征的参照音乐数据。
步骤四，对参照音乐数据进行情感表达分析，并获得与参照音乐数据相对应的情感数据。
步骤五，根据情感数据对所有的参照音乐数据进行情感分类处理，将具有相同情感数据的参照音乐数据划分至相同的情感类别中。
步骤六，根据情感类别中参照音乐数据的数量对所有的情感类别进行排序。
步骤七，根据预设范围值在所有排序后的情感类别中截取相应的情感类别。
步骤八，计算截取后的情感类别的情感应用频率以及相应情感类别中的节奏应用频率。
步骤九，统计截取后的情感类别中的节奏特征、情感数据、情感应用频率和节奏应用频率，并整理成图表后输出。
将待分析音乐数据与已公开的音乐数据进行分析对比，减少音乐创作或音乐搭配失误的情况发生，提高了音乐创作或音乐搭配的工作效率，增强了音乐的应用效果。
如图1所示，节奏特征包括音频特征和节奏点特征。利用音频特征和节奏点特征，便于快速准确的调取参照音乐数据，提高了音乐节奏分析的效率。
如图1所示，节奏特征的调取具体包括：通过4G/3G/2G网络从已公开的音乐库中获取或从预先存储有参照音乐数据的音乐库中获取。使得参照音乐数据的调取更加全面，扩大了音乐节奏分析的范围。
如图1所示，情感应用频率具体为：相应情感类别中参照音乐数据的数量与所有参照音乐数据的数量的比值。节奏应用频率具体为：参照音乐数据中应用节奏特征的数量与相应参照音乐数据中特征总数量的比值。使得情感应用频率和节奏应用频率的计算操作简单。
如图1所示，在步骤三中，还包括获取参照音乐数据的播放数据；播放数据包括播放对象数据、播放次数数据和播放时段数据。便于对待分析音乐数据的音乐效果进行分析。
工作原理：将待分析音乐数据与已公开的音乐数据进行分析对比，减少音乐创作或音乐搭配失误的情况发生，提高了音乐创作或音乐搭配的工作效率，增强了音乐的应用效果。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。
Claims (5)
1.基于大数据的音乐节奏分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取待分析音乐数据，并根据预设长度值将所述待分析音乐数据划分成多个音乐分段；
S2：提取所述音乐分段中的节奏特征；
S3：根据所述节奏特征调取具有相应所述节奏特征的参照音乐数据；
S4：对所述参照音乐数据进行情感表达分析，并获得与所述参照音乐数据相对应的情感数据；
S5：根据所述情感数据对所有的所述参照音乐数据进行情感分类处理，将具有相同所述情感数据的所述参照音乐数据划分至相同的情感类别中；
S6：根据所述情感类别中所述参照音乐数据的数量对所有的所述情感类别进行排序；
S7：根据预设范围值在所有排序后的情感类别中截取相应的所述情感类别；
S8：计算截取后的情感类别的情感应用频率以及相应所述情感类别中的节奏应用频率；
S9：统计截取后的情感类别中的所述节奏特征、所述情感数据、所述情感应用频率和所述节奏应用频率，并整理成图表后输出。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的音乐节奏分析方法，其特征是：所述节奏特征包括音频特征和节奏点特征。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的音乐节奏分析方法，其特征是：所述节奏特征的调取具体包括：通过4G/3G/2G网络从已公开的音乐库中获取或从预先存储有参照音乐数据的音乐库中获取。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的音乐节奏分析方法，其特征是：所述情感应用频率具体为：相应所述情感类别中所述参照音乐数据的数量与所有所述参照音乐数据的数量的比值；
所述节奏应用频率具体为：所述参照音乐数据中应用所述节奏特征的数量与相应所述参照音乐数据中特征总数量的比值。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的基于大数据的音乐节奏分析方法，其特征是：在S3中，还包括获取所述参照音乐数据的播放数据；所述播放数据包括播放对象数据、播放次数数据和播放时段数据。
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