一種音樂推送方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于互聯網與流媒體服務領域，尤其涉及一種音樂推送方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 從音樂產業進入數字化時代以來，數字音樂以易于傳播的特性，已經在人們的生 活中占據相當重要的地位。目前音樂播放器層出不窮，功能也不斷推陳出新，如何向用戶推 送更適合偏好的歌曲是播放器本身能否擁有穩定用戶的一個關鍵因素。
[0003] 然而，傳統的音樂分類方法，一般是依據的因素是歌曲的名稱、歌曲的演唱者、歌 曲的時長，或者人為地給歌曲添加的文本標簽。而不同用戶的耳朵對不同聲音的敏感程 度不同，依據上述因素的分類，其結果不夠準確，也常常難以符合用戶的審美需求和聽力需 求，音樂推送的準確度較低。
[0004] 因此，傳統的音樂分類方法，無法根據一段音頻中不同頻段占比的不同對音頻進 行分類，不利于提高流媒體中音樂推送的準確度，難以滿足不同用戶的聽力需求。
【發明內容】
[0005] 本發明實施例的目的在于提供一種音樂推送方法，根據一段音頻中不同頻段占比 的不同對音頻進行分類，旨在解決傳統的音樂分類方法，無法根據一段音頻中不同頻段占 比的不同對音頻進行分類，不利于提高流媒體中音樂推送的準確度的問題。
[0006] 本發明實施例是這樣實現的，一種音樂推送方法，包括：
[0007] 獲取用戶設備的搜索音頻；
[0008] 根據預先建立的音頻分類模型，對所述搜索音頻進行分類，確定所述搜索音頻對 應的類別編號；
[0009] 檢索與所述類別編號對應的音頻，將所述類別編號對應的音頻推送到所述用戶設 備；
[0010] 其中，所述類別編號為所述搜索音頻在音頻庫中所屬分類的編號；
[0011] 其中，所述音頻分類模型為根據音頻中各頻段所占的比重進行分類的模型。
[0012] 本發明實施例的另一目的在于提供一種音樂推送裝置，包括：
[0013] 搜索音頻獲取模塊，用于獲取用戶設備的搜索音頻；
[0014] 類別編號確定模塊，用于根據預先建立的音頻分類模型，對所述搜索音頻進行分 類，確定所述搜索音頻對應的類別編號；
[0015] 音頻檢索模塊，用于檢索與所述類別編號對應的音頻，將所述類別編號對應的音 頻推送到所述用戶設備；
[0016] 其中，所述類別編號為所述搜索音頻在音頻庫中所屬分類的編號；
[0017] 其中，所述音頻分類模型為根據音頻中各頻段所占的比重進行分類的模型。
[0018] 在本發明實施例中，根據預先建立的音頻分類模型，對所述搜索音頻進行分類，確 定所述搜索音頻對應的類別編號；檢索與所述類別編號對應的音頻，將所述類別編號對應 的音頻推送到所述用戶設備，解決了傳統的音樂分類方法，無法根據一段音頻中不同頻段 占比的不同對音頻進行分類，不利于提高流媒體中音樂推送的準確度。在用戶設備播放不 同的搜索音頻時，即可對搜索音頻進行分類，推送類別編號對應的音頻，由于類別編號是根 據音頻中各頻段所占的比重進行分類的，因此同一類別編號的音頻各頻段所占的比重基本 相同，因此可以滿足不同用戶的聽力需求，既提高了流媒體中音樂推送的效率，也提高了音 樂推送的準確度。
【附圖說明】
[0019] 圖1是本發明實施例提供的音樂推送方法的實現流程圖；
[0020] 圖2是本發明實施例提供的音樂推送方法步驟S102的實現流程圖；
[0021] 圖3是本發明實施例提供的建立音頻分類模型的實現流程圖；
[0022] 圖4是本發明實施例提供的更新音頻庫的實現流程圖；
[0023] 圖5是本發明實施例提供的音樂推送裝置的結構框圖。
【具體實施方式】
[0024] 為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對 本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并 不用于限定本發明。
[0025] 實施例一
[0026] 圖1是本發明實施例提供的音樂推送方法的實現流程圖，詳述如下：
[0027] 在步驟SlOl中，獲取用戶設備的搜索音頻；
[0028] 通過搜索接口，獲取用戶設備的搜索音頻。
[0029] 搜索音頻為搜索到的音頻。
[0030] 在步驟S102中，根據預先建立的音頻分類模型，對所述搜索音頻進行分類，確定 所述搜索音頻對應的類別編號；
[0031] 在步驟S103中，檢索與所述類別編號對應的音頻，將所述類別編號對應的音頻推 送到所述用戶設備；
[0032] 其中，所述類別編號為所述搜索音頻在音頻庫中所屬分類的編號；
[0033] 其中，所述音頻分類模型為根據音頻中各頻段所占的比重進行分類的模型。
[0034] 其中，步驟S102,具體為：
[0035] 將所述搜索音頻從時域轉換到頻域；
[0036] 在頻域中，獲取所述搜索音頻中各頻段所占的比重；
[0037] 根據預先建立的音頻分類模型以及所述搜索音頻中各頻段所占的比重，對所述搜 索音頻進行分類，確定所述搜索音頻對應的類別編號。
[0038] 其中，獲取所述搜索音頻中各頻段所占的比重，具體為：
[0039] 在頻域中，獲取所述搜索音頻中各頻段的頻譜寬度；
[0040] 根據頻譜寬度，生成所述搜索音頻中各頻段所占的比重。
[0041] 在本發明實施例中，解決了傳統的音樂分類方法，無法根據一段音頻中不同頻段 占比的不同對音頻進行分類，不利于提高流媒體中音樂推送的準確度的問題。在用戶設備 播放不同的搜索音頻時，即可對搜索音頻進行分類，推送類別編號對應的音頻，由于類別編 號是根據音頻中各頻段所占的比重進行分類的，因此同一類別編號的音頻各頻段所占的比 重基本相同，因此可以滿足不同用戶的聽力需求，提高了推送效率和準確度。
[0042] 實施例二
[0043] 圖2是本發明實施例提供的音樂推送方法步驟S102的實現流程圖，步驟S102中 根據預先建立的音頻分類模型以及所述搜索音頻中各頻段所占的比重，對所述搜索音頻進 行分類，確定所述搜索音頻對應的類別編號，具體為：
[0044] 在步驟S201中，根據所述搜索音頻中各頻段所占的比重，組成所述搜索音頻對應 的向量；
[0045] 在步驟S202中，將所述搜索音頻對應的向量輸入到預先建立的音頻分類模型；
[0046] 在步驟S203中，所述音頻分類模型根據所述搜索音頻對應的向量，輸出類別編 號。
[0047] 實施例三
[0048] 圖3是本發明實施例提供的建立音頻分類模型的實現流程圖，詳述如下：
[0049] 在步驟S301中，將音頻庫中的音頻從時域轉換到頻域；
[0050] 在步驟S302中，在頻域中，檢測所述音頻中各頻段所占的比重；
[0051] 在頻域中，獲取所述音頻中各頻段的頻譜寬度；
[0052] 根據頻譜寬度，生成所述搜索音頻中各頻段所占的比重。
[0053] 在步驟S303中，根據各頻段所占的比重，組成所述音頻對應的向量；
[0054] 在步驟S304中，使用K-means算法對多個所述音頻對應的向量進行分類，生成分 類結果；
[0055] 在步驟S305中，按照分類后的所述向量所在的分類結果，對所述向量進行編號， 生成類別編號；
[0056] 在步驟S306中，將K-means算法的分類結果作為支持向量機的輸入，建立音頻分 類模型。
[0057] 實施例四
[0058] 本發明實施例描述了更新音頻庫的實現流程，簡述如下：
[0059] 所述音樂推送方法，還包括：
[0060] 更新音頻庫中的音頻。
[0061] 實施例五
[0062] 圖4是本發明實施例提供的更新音頻庫的實現流程圖，詳述如下：
[0063] 在步驟S401中，讀取系統時間和音頻的更新時限；
[0064] 在步驟S402中，判斷所述更新時限是否到達，是則連接服務器，更新音頻庫中存 儲的音頻。
[0065] 實施例六
[0066] 本發明實施例描述了在實際應用中，音樂推送方法較佳的實現流程，詳述如下：
[0067] 1.對所有的音頻文件分別進行離散傅里葉變換，將這些音頻從時域轉換到頻域。
[0068] 2.在頻域中分析每段音頻中各頻段所占的比重。
[0069] 3.對每一段音頻來說，該段音頻中各個頻段所占的比重可以組成一個向量，本發 明使用這個向量表示該段音頻，該向量可以寫為：
[0070] Xi - *^3/> I -^ni^
[0071] η為頻段的序號，i表示單位向量。
[0072]