[發明專利]音頻指紋編碼方法、裝置、計算機設備及存儲介質有效
| 申請號： | 202010199768.1 | 申請日： | 2020-03-20 |
| 公開（公告）號： | CN111428078B | 公開（公告）日： | 2023-05-23 |
| 發明（設計）人： | 繆暢宇 | 申請（專利權）人： | 騰訊科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/683 | 分類號： | G06F16/683;G06F16/65;G06F18/24;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 | 代理人： | 祝亞男 |
| 地址： | 518057 廣東省深圳*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 音頻 指紋 編碼 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種音頻指紋編碼方法，其特征在于，所述方法包括：
對目標音頻信號進行頻譜提取，獲得所述目標音頻信號的初始頻譜圖；
通過權重矩陣對所述目標音頻信號的初始頻譜圖進行處理，獲得所述目標音頻信號的處理后頻譜圖；所述權重矩陣是通過訓練樣本進行機器學習訓練得到的，所述訓練樣本包括音頻信號樣本，以及所述音頻信號樣本實際的用戶行為特征；所述用戶行為特征用于指示對應的音頻信號接收到的用戶操作行為；
從所述目標音頻信號的處理后頻譜圖中提取所述目標音頻信號的特征點對；
對所述目標音頻信號的特征點對進行編碼，獲得所述目標音頻信號的音頻指紋。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對目標音頻信號進行頻譜提取，獲得所述目標音頻信號的處理后頻譜圖之前，還包括：
對所述音頻信號樣本進行頻譜提取，獲得所述音頻信號樣本的初始頻譜圖；
通過分類模型對所述音頻信號樣本的初始頻譜圖進行處理，獲得所述分類模型輸出的預測的用戶行為特征；所述分類模型是模型參數中包含目標訓練參數的機器學習模型，所述目標訓練參數的矩陣結構與所述權重矩陣的矩陣結構相同；
根據所述實際的用戶行為特征與所述預測的用戶行為特征，對所述分類模型的模型參數進行更新；
響應于所述分類模型收斂，將所述分類模型的模型參數中的所述目標訓練參數獲取為所述權重矩陣。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分類模型包括頻譜處理層、特征提取層以及分類層；所述目標訓練參數位于所述頻譜處理層；
所述通過分類模型對所述音頻信號樣本的初始頻譜圖進行處理，獲得所述分類模型輸出的預測的用戶行為特征，包括：
通過所述頻譜處理層對所述音頻信號樣本的初始頻譜圖進行處理，獲得所述音頻信號樣本的處理后頻譜圖；所述音頻信號樣本的處理后頻譜圖是所述頻譜處理層通過所述目標訓練參數對所述音頻信號樣本的頻譜圖進行處理后得到的；
通過所述特征提取層對所述音頻信號樣本的處理后頻譜圖進行特征提取，獲得所述音頻信號樣本的音頻特征；
通過所述分類層對所述音頻特征進行處理，獲得所述分類層輸出的所述預測的用戶行為特征。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述用戶行為特征包括播放時長特征、播放次數特征以及用戶評價特征中的至少一項；
所述用戶行為特征用于指示對應的音頻信號被各個用戶播放的平均時長所屬的時長區間；
所述播放次數特征用于指示對應的音頻信號被各個用戶播放平均次數所屬的次數區間；
所述用戶評價特征用于指示對應的音頻信號被各個用戶評價的平均分值所屬的分值區間。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過權重矩陣對所述目標音頻信號的初始頻譜圖進行處理，獲得所述目標音頻信號的處理后頻譜圖，包括：
將所述目標音頻信號的初始頻譜圖與所述權重矩陣相乘，獲得所述目標音頻信號的處理后頻譜圖。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述目標音頻信號的處理后頻譜圖中提取所述目標音頻信號的特征點對，包括：
從所述目標音頻信號的處理后頻譜圖中提取K個特征點；所述K個特征點是所述目標音頻信號的處理后頻譜圖中的各個特征點按照頻譜數值從大到小排列后的前K個特征點；K為大于或者等于2的整數；
對所述K個特征點進行配對處理，得到所述目標音頻信號的特征點對。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過權重矩陣對所述目標音頻信號的初始頻譜圖進行處理，獲得所述目標音頻信號的處理后頻譜圖之前，還包括：
獲取所述目標音頻信號對應的目標音頻類型；
確定與所述目標音頻類型相對應的所述權重矩陣。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述獲取所述目標音頻信號對應的目標音頻類型，包括：
響應于所述目標音頻信號是音頻匹配時作為檢索音頻的音頻信號，獲取目標用戶選擇的所述目標音頻類型；所述目標用戶是觸發音頻匹配的用戶。
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