一种为动画配乐的方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种为动画配乐的方法，包括：依据动画片段，确定动画片段的第一特征向量；动画片段由待配乐的动画中、依据待配乐动画的运动特征提取得到；依据动画片段的第一特征向量，确定与待配乐的动画相对应的第一关键词；依据第一关键词，确定与第一关键词相匹配的音乐资源，建立待配乐的动画与相匹配的音乐资源之间的对应关系。本申请还公开了一种为动画配乐的装置，包括：特征向量确定模块、第一关键词确定模块和音乐资源匹配模块。本申请基于动画的运动特征确定关键词，能够更真实、准确、全面的反映动画的特征，为建立合适的对应关系奠定基础。并且，本申请的全部过程均可由计算机按照预先设定的算法完成，有利于提高为动画配乐的效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机
，尤其涉及一种为动画配乐的方法及装置。
技术介绍
三维动画又称3D动画，是随着计算机软硬件技术的发展而产生的一项新兴技术。采用三维动画技术制作的三维动画，因其真实、生动、精确、可操作性和可调控性等多项突出性能，被广泛应用于医学、教育、军事、娱乐等诸多领域。为增强三维动画的表现效果，可以为三维动画添加合适的配乐。现有技术中，可以依据动画中的角色、对象、场景等信息提炼出动画文本，即用文本信息来描述动画，再依据动画文本找到对应的音频文件，进而使得音频文件与动画相关联，能够在一定程度上提升动画音效的制作效率。但是，上述现有技术存在以下缺陷：(1)通过动画的角色、对象、场景等信息提炼文本信息对动画进行描述，存在描述不准确、不全面等问题，从而影响音频文件的查找和对应。(2)在建立动画与音频文件的对应关系时，通过描述动画的文本信息作为媒介，对动画音效制作效率的提高很有限。
技术实现思路
本申请实施例提供一种为动画配乐的方法，旨在准确、全面、高效的为动画选取相匹配的音乐。本申请实施例还提供一种为动画配乐的装置，旨在准确、全面、高效的为动画选取相匹配的音乐。本申请实施例采用下述技术方案：本申请实施例提供的为动画配乐的方法，包括：依据动画片段，确定所述动画片段的第一特征向量；所述动画片段由待配乐的动画中、依据所述待配乐动画的运动特征提取得到；依据所述动画片段的第一特征向量，确定与所述待配乐的动画相对应的第一关键词；依据所述第一关键词，确定与所述第一关键词相匹配的音乐资源，建立所述待配乐的动画与所述相匹配的音乐资源之间的对应关系。可选地，本申请实施例提供为动画配乐的方法中，依据所述动画片段的第一特征向量，确定与所述待配乐的动画相对应的第一关键词，包括：依据所述动画片段的第一特征向量，确定所述待配乐的动画的第二特征向量；依据以所述第二特征向量作为输入层、以第三特征向量作为输出层构建的第一神经网络，将输出层中概率最高的预设数量个关键词作为与所述待配乐的动画相对应的第一关键词；其中，所述第三特征向量中的分量表示所述待配乐的动画与该分量所对应的关键词相对应的概率，所述第三特征向量中的分量与第一关键词库中的关键词一一对应；并且，所述第一关键词库中包含至少一个关键词。可选地，本申请实施例提供为动画配乐的方法中，依据所述第一关键词，确定与所述第一关键词相匹配的音乐资源，包括：获取与所述音乐资源相对应的第二关键词；将所述第一关键词与所述第二关键词进行匹配，若匹配，则与该第二关键词相对应的音乐资源与所述第一关键词相匹配。可选地，本申请实施例提供为动画配乐的方法中，获取与所述音乐资源相对应的第二关键词，包括：提取所述音乐资源的梅尔频率倒谱系数；依据所述音乐资源的梅尔频率倒谱系数，确定所述音乐资源的第四特征向量；依据以所述第四特征向量作为输入层、以第五特征向量作为输出层构建的第二神经网络，将输出层中概率最高的预设数量个关键词作为与所述音乐资源相对应的第二关键词；其中，所述第五特征向量中的分量表示所述音乐资源与该分量所对应的关键词相对应的概率，所述第五特征向量中的分量与第二关键词库中的关键词一一对应；并且，所述第二关键词库中包含至少一个关键词。可选地，本申请实施例提供为动画配乐的方法中，建立所述待配乐的动画与所述相匹配的音乐资源之间的对应关系之后，还包括：依据所述动画片段的第一特征向量，在所述相匹配的音乐资源中融合音效。可选地，本申请实施例提供为动画配乐的方法中，所述动画片段由待配乐的动画按照以下方式提取得到：对所述待配乐的动画，计算两帧间的帧间变化量；其中，所述两帧间间隔第一预设帧数；若所述帧间变化量达到预设阈值，则提取包含所述两帧以及所述两帧间间隔的所述第一预设帧数的动画帧，作为所述动画片段。可选地，本申请实施例提供为动画配乐的方法中，所述动画片段由待配乐的动画按照以下方式提取得到：对所述待配乐的动画，计算两帧间的帧间变化量；其中，所述两帧间间隔第一预设帧数；对各所述帧间变化量按照数值大小进行排序，提取预设数量个帧间变化量最大的、包含所述两帧以及所述两帧间间隔的所述第一预设帧数的动画帧，作为所述动画片段。可选地，本申请实施例提供为动画配乐的方法中，所述动画片段的第一特征向量包括：动画骨骼空间坐标数据和/或帧间的骨骼加速度。本申请实施例提供的为动画配乐的装置，包括：特征向量确定模块，用于依据动画片段，确定所述动画片段的第一特征向量；其中，所述动画片段由待配乐的动画中提取得到；第一关键词确定模块，用于依据所述动画片段的第一特征向量，确定与所述待配乐的动画相对应的第一关键词；音乐资源匹配模块，用于依据所述第一关键词，确定与所述第一关键词相匹配的音乐资源，建立所述待配乐的动画与所述相匹配的音乐资源之间的对应关系。可选地，本申请实施例提供为动画配乐的装置中，所述第一关键词确定模块中包括第一神经网络，所述第一神经网络以第二特征向量作为输入层、以第三特征向量作为输出层，用于确定与所述待配乐的动画相对应的第一关键词；其中，所述第二特征向量依据所述第一特征向量确定，所述第三特征向量中的分量表示所述待配乐的动画与该分量所对应的关键词相对应的概率，所述第三特征向量中的分量与第一关键词库中的关键词一一对应；并且，所述第一关键词库中包含至少一个关键词。本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本申请实施例通过动画的运动特征提取动画片段，在此基础上确定相对应的关键词，再依据关键词确定相匹配的音乐资源，进而建立待配乐的动画与音乐资源之间的对应关系。基于动画的运动特征确定关键词，能够更真实、准确、全面的反映动画的特征，为建立合适的对应关系奠定基础。并且，本申请实施例的全部过程均可由计算机按照预先设定的算法完成，有利于提高为动画配乐的效率。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例中为动画配乐的方法的流程示意图；图2为本申请实施例中动画片段的构成示意图；图3为本申请实施例中第二张为动画配乐的方法的流程示意图；图4为本申请实施例中第三种为动画配乐的方法中搭建的神经网络的实施示意图；图5为本申请实施例中第四种为动画配乐的方法的流程示意图；图6为本申请实施例中为动画配乐的装置的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。实施例1本申请实施例提供的一种为动画配乐的方法，参见图1所示，包括：S101：依据动画片段，确定动画片段的第一特征向量；动画片段由待配乐的动画中、依据待配乐动画的运动特征提取得到；S102：依据动画片段的第一特征向量，确定与待配乐的动画相对应的第一关键词；S103：依据第一关键词，确定与第一关键词相匹配的音乐资源，建立待配乐的动画与相匹配的音乐资源之间的对应关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种为动画配乐的方法，其特征在于，包括：依据动画片段，确定所述动画片段的第一特征向量；所述动画片段由待配乐的动画中、依据所述待配乐动画的运动特征提取得到；依据所述动画片段的第一特征向量，确定与所述待配乐的动画相对应的第一关键词；依据所述第一关键词，确定与所述第一关键词相匹配的音乐资源，建立所述待配乐的动画与所述相匹配的音乐资源之间的对应关系。

【技术特征摘要】
1.一种为动画配乐的方法，其特征在于，包括：依据动画片段，确定所述动画片段的第一特征向量；所述动画片段由待配乐的动画中、依据所述待配乐动画的运动特征提取得到；依据所述动画片段的第一特征向量，确定与所述待配乐的动画相对应的第一关键词；依据所述第一关键词，确定与所述第一关键词相匹配的音乐资源，建立所述待配乐的动画与所述相匹配的音乐资源之间的对应关系。2.按照权利要求1所述方法，其特征在于，依据所述动画片段的第一特征向量，确定与所述待配乐的动画相对应的第一关键词，包括：依据所述动画片段的第一特征向量，确定所述待配乐的动画的第二特征向量；依据以所述第二特征向量作为输入层、以第三特征向量作为输出层构建的第一神经网络，将输出层中概率最高的预设数量个关键词作为与所述待配乐的动画相对应的第一关键词；其中，所述第三特征向量中的分量表示所述待配乐的动画与该分量所对应的关键词相对应的概率，所述第三特征向量中的分量与第一关键词库中的关键词一一对应；并且，所述第一关键词库中包含至少一个关键词。3.按照权利要求1所述方法，其特征在于，依据所述第一关键词，确定与所述第一关键词相匹配的音乐资源，包括：获取与所述音乐资源相对应的第二关键词；将所述第一关键词与所述第二关键词进行匹配，若匹配，则与该第二关键词相对应的音乐资源与所述第一关键词相匹配。4.按照权利要求3所述方法，其特征在于，获取与所述音乐资源相对应的第二关键词，包括：提取所述音乐资源的梅尔频率倒谱系数；依据所述音乐资源的梅尔频率倒谱系数，确定所述音乐资源的第四特征向量；依据以所述第四特征向量作为输入层、以第五特征向量作为输出层构建的第二神经网络，将输出层中概率最高的预设数量个关键词作为与所述音乐资源相对应的第二关键词；其中，所述第五特征向量中的分量表示所述音乐资源与该分量所对应的关键词相对应的概率，所述第五特征向量中的分量与第二关键词库中的关键词一一对应；并且，所述第二关键词库中包含至少一个关键词。5.按照权利要求1所述方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴松城，陈军宏，
申请(专利权)人：厦门幻世网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35