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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京達(dá)佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司申請的專利歌曲質(zhì)量的識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN112559794B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-07-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：201910911474.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/635；該發(fā)明授權(quán)歌曲質(zhì)量的識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由張寧;姜濤;李巖設(shè)計研發(fā)完成，并于2019-09-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本歌曲質(zhì)量的識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開是關(guān)于一種歌曲質(zhì)量的識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待識別的目標(biāo)歌曲數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)歌曲數(shù)據(jù)切分成一個或多個參考時長的目標(biāo)歌曲片段；計算每個目標(biāo)歌曲片段的頻域特征，將每個目標(biāo)歌曲片段的頻域特征輸入至目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型，所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型基于多個帶有質(zhì)量標(biāo)簽的參考歌曲片段的頻域特征訓(xùn)練得到，帶有質(zhì)量標(biāo)簽的任一參考歌曲片段的質(zhì)量標(biāo)簽通過不同評價主體對所述任一參考歌曲片段的歌曲質(zhì)量進(jìn)行評價得到；通過所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型對所述目標(biāo)歌曲的歌曲質(zhì)量進(jìn)行識別。本申請無需參考原唱音頻，即可對目標(biāo)歌曲的歌曲質(zhì)量進(jìn)行識別，能夠提高歌曲質(zhì)量的識別準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)歌曲質(zhì)量的識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種歌曲質(zhì)量的識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待識別的目標(biāo)歌曲數(shù)據(jù)； 將所述目標(biāo)歌曲數(shù)據(jù)切分成一個或多個參考時長的目標(biāo)歌曲片段，其中，不足所述參考時長的目標(biāo)歌曲片段采用填充的方式填充到參考時長； 計算每個目標(biāo)歌曲片段的頻域特征，將所述頻域特征進(jìn)行歸一化處理，使得歸一化處理后的頻域特征服從均值為0、方差為1的高斯分布，將歸一化處理后的每個目標(biāo)歌曲片段的頻域特征輸入至目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型，所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型包括依次連接的卷積層、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層和全連接層：其中，所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的卷積層的層數(shù)為第一數(shù)量，所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層的層數(shù)為第二數(shù)量，所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的全連接層的層數(shù)為第三數(shù)量，其中，第一數(shù)量的卷積層中的第一層卷積層包括多尺度卷積核； 通過所述第一層卷積層的多尺度卷積核對每個目標(biāo)歌曲片段的頻域特征進(jìn)行卷積計算，將卷積計算結(jié)果輸入至下一卷積層進(jìn)行卷積計算，直至所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的最后一層卷積層將計算結(jié)果輸出至所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層； 通過所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層對所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的卷積層的卷積計算結(jié)果進(jìn)行處理，將所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的最后一層雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層中最后一個隱含層的結(jié)果經(jīng)過線性變換后輸出至全連接層，通過所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的全連接層的全連接處理，輸出所述目標(biāo)歌曲數(shù)據(jù)的歌曲質(zhì)量識別結(jié)果； 所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型的獲得過程包括： 獲取多個參考歌曲片段，獲取每個參考歌曲片段的質(zhì)量標(biāo)簽，所述多個參考歌曲片段中的任一參考歌曲片段的質(zhì)量標(biāo)簽通過不同評價主體對所述任一參考歌曲片段的歌曲質(zhì)量進(jìn)行評價得到，所述多個參考歌曲片段包括同一歌曲的不同歌曲質(zhì)量的參考歌曲片段，所述多個參考歌曲片段包括同一個歌唱曲目的多個不同歌唱主體演唱的參考歌曲片段，所述多個參考歌曲片段隸屬于不同種音樂風(fēng)格下的歌曲片段； 將每個帶有質(zhì)量標(biāo)簽的參考歌曲片段的時長調(diào)整為目標(biāo)時長；獲取每個帶有質(zhì)量標(biāo)簽且為目標(biāo)時長的參考歌曲片段的頻域特征，將所述頻域特征進(jìn)行歸一化處理，使得歸一化處理后的頻域特征服從均值為0、方差為1的高斯分布；將歸一化處理后的所述每個帶有質(zhì)量標(biāo)簽的參考歌曲片段的頻域特征輸入到初始歌曲質(zhì)量識別模型，當(dāng)在目標(biāo)時間內(nèi)所述初始歌曲質(zhì)量識別模型的交叉熵?fù)p失函數(shù)的損失值在目標(biāo)范圍內(nèi)浮動時，得到所述目標(biāo)歌曲質(zhì)量識別模型，所述初始歌曲質(zhì)量識別模型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

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