一种音乐推荐方法、装置、计算装置和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种音乐推荐方法、装置、计算装置和存储介质，涉及人工智能技术领域，用以解决现有技术中使用复杂的操作完成音乐推荐并耗费时间长的问题。本申请中，通过在大数据下自学习的方法，用户向移动终端发出声音，可以得到当前用户的心情，根据用户的心情，得到适合用户心情类型的音乐。

A music recommendation method, device, computing device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种音乐推荐方法、装置、计算装置和存储介质
本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种音乐推荐方法、装置、计算装置和存储介质。
技术介绍
现在智能终端行业发展迅速，各种智能终端越来越智能化。当前的移动终端大都具有音乐播放功能，而且使用率很高。如何能够根据用户的心情来判断播放音乐的类型变得越来越重要。现有技术中，大部分都是通过用户的心跳、脉搏、呼吸、心率等参数来为用户推荐音乐。而在实际情况中，如果只使用移动终端很难获取到这些参数，必须采用外部的设备，例如采用智能手表测量用户的脉搏，所以，该方法实用性低。此外，对于智能终端来说，还需要额外的应用来获取相应的参数。以测量心率为例，首先需要打开测量心率的应用，然后按照应用的指示将手指放置到测量心率的相应位置并保持一段时间才能得到测量结果，所以，现有技术的方案还存在操作复杂，时间长等的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种音乐推荐的方法、装置、计算装置和存储介质，可以通过语音输入判断用户的情绪，并根据用户的情绪推荐合适的音乐，在更短的时间内找到适合用户心情的音乐，同时操作简单，只需向移动终端发出语音即可得到结果。第一方面，本申请实施例提供一种音乐推荐的方法，所述方法包括：获取用户的声音；根据所述用户的声音得到心情关键词；其中，所述心情关键词用于表示用户当前心情；为该用户推荐与所述心情关键词对应类型的音乐。第二方面，本申请还提供一种音乐推荐装置，所述装置包括：获取模块，用于获取用户的声音；训练分析模块，用于根据所述用户的声音得到心情关键词；其中，所述心情关键词用于表示用户当前心情；推荐模块，用于为该用户推荐与所述心情关键词对应类型的音乐。第三方面，本申请另一实施例还提供了一种计算装置，包括至少一个处理器；以及；与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请实施例提供的一种音乐推荐的方法。第四方面，本申请另一实施例还提供了一种移动终端存储介质，其中，所述移动终端存储介质存储有移动终端可执行指令，所述移动终端可执行指令用于使移动终端执行本申请实施例中的一种音乐推荐的方法。本申请实施例提供的音乐推荐方法、装置、计算装置和存储介质，本申请中，通过在大数据下自学习的方法，用户向移动终端发出声音，可以得到当前用户的心情，根据用户的心情，得到适合用户心情类型的音乐。本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。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为本申请实施例中音乐推荐方法的流程示意图；图2为本申请实施例中音乐推荐结构示意图；图3为根据本申请实施方式的计算装置的结构示意图。具体实施方式为了可以根据用户心情判断播放音乐类型的操作更简单、更迅速，本申请实施例中提供一种音乐推荐方法及装置。为了更好的理解本申请实施例提供的技术方案，这里对该方案的基本原理做一下简单说明：为实现通过简单的方式来为用户准确的推荐音乐，专利技术人经过研究提出了本申请实施例的技术方案。具体的，由于语音功能是每个移动终端都具有的基本功能，所以，可以根据每个人的语音来推荐音乐。进一步的，每个人的声音是不同的，每个人在不同心境下需要收听的音乐也是不同的。所以本申请的专利技术人提出了根据用户的语音来确定用户的情绪的方案，根据用户的情绪来进一步推荐音乐。这样，推荐的音乐是满足用户当前心境下的需求的，所以能够达到通过简单的语音方式为用户准确的推荐音乐。具体的，该方案中首先采集不同用户的声音，采集的声音可以是按照要求输入的(例如模拟不同情绪下的声音输入)，也可以不需要用户去刻意的向移动终端输入，而是用户日常向移动终端发出的声音。然后，提取这些声音的声音，通过在大数据下自学习，得到不同情绪下的声音特征。当移动终端接收到用户发出的声音时，会提取声音的特征，进而得到该声音对应的情绪，然后根据情绪推荐音乐。进一步的，本申请实施例中，在接收到用户发出的声音之后，可以先对此声音进行语义解析，判断该条语音是否含有唤醒词，并且判断该语音所含内容。若含有唤醒词，则对该语音进行特征提取，得到声音特征值。下面结合参照附图对本申请实施例提供的一种音乐推荐的方法作进一步说明。图1为音乐推荐方法的流程示意图，包括以下步骤：步骤101：获取用户的声音。步骤102：根据所述用户的声音得到心情关键词；其中，所述心情关键词用于表示用户当前心情。步骤103：为该用户推荐与所述心情关键词对应类型的音乐。在本申请实施例中，为了能够准确的识别不同声音对应的情绪，在步骤101之前，可以通过在大数据下自学习的方法找到声音与关键词之间的对应关系，具体可包括以下步骤：步骤A1：采集多个用户发出的声音。其中，采集的声音并不需要用户去刻意的向移动终端录入，而是用户日常向移动终端发出的声音，如：打电话语音、第三方应用的通话语音及通过即时通信工具的语音交互功能发出的语音消息等。当然，如前所述，也可以邀请用户输入不同情绪下的声音以供学习。步骤A2：针对采集的每个声音提取其声纹并将声纹作为该声音的样本。其中，声纹包括音色、音调和响度，通过音色可以识别用户身份，并且根据音调和响度的不同，判断该用户的心情。即，具体学习时，可以针对不同用户得到不同情绪下的声音特征以学习其不同情绪下的声音。步骤A3：通过在大数据下自学习的方法，采用该样本对声音情绪模型进行训练，使得所述声音情绪模型可以通过用户的声音得到与该声音对应的心情关键词。进一步的，有了通过大数据学习得到的声音情绪模型之后，前述的根据所述用户的声音得到心情关键词，可具体实施为：采用所述声音情绪模型对所述用户的声音进行分析，得到心情关键词。这样，通过在大数据下自学习的方法，可以将提取到的声纹通过声音情绪模型得到与声纹对应的心情关键词。通过在大数据下自学习，可以使获得的心情关键词更加符合用户的心情，也即建立的声音情绪模型能够准确的识别出不同用户的情绪，进而，推荐的音乐也就更符合用户当前的心情。进一步的，为了从声音中提取出声纹可以先将获得的语音信号转化成声谱图，并从声谱图中提取出声纹，并对声纹做进一步提取，得到声音特征值，具体包括以下步骤：步骤B1：将采集到的声音信号转换成声谱图和频谱图。步骤B2：从声谱图和频谱图中提取声纹。步骤B3：基于梅尔频率倒谱系数，从提取的声纹中得到声音特征值，并将声音特征值作为该声音的样本。其中，通过梅尔频率倒谱系数提取声音特征值，大致包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种音乐推荐的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户的声音；/n根据所述用户的声音得到心情关键词；其中，所述心情关键词用于表示用户当前心情；/n为该用户推荐与所述心情关键词对应类型的音乐。/n

【技术特征摘要】
1.一种音乐推荐的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的声音；
根据所述用户的声音得到心情关键词；其中，所述心情关键词用于表示用户当前心情；
为该用户推荐与所述心情关键词对应类型的音乐。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的声音之前，所述方法还包括：
采集多个用户发出的声音；
针对采集的每个声音提取其声纹并将声纹作为该声音的样本；
通过在大数据下自学习的方法，采用该样本对声音情绪模型进行训练，使得所述声音情绪模型可以通过用户的声音得到与该声音对应的心情关键词；
根据所述用户的声音得到心情关键词，具体包括：
采用所述声音情绪模型对所述用户的声音进行分析，得到心情关键词。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对采集的每个声音提取其声纹并将声纹作为该声音的样本，具体包括：
将采集到的声音信号转换成声谱图和频谱图；
从声谱图和频谱图中提取声纹；
基于梅尔频率倒谱系数，从提取的声纹中得到声音特征值，并将声音特征值作为该声音的样本。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，训练好的声音情绪模型包括key值-value值表；其中，该key值表示声音特征值，value值表示该声音特征值对应的心情关键词；
根据所述用户的声音得到心情关键词，具体包括：
将采集到的声音信号转换成声谱图和频谱图；
从声谱图和频谱图中提取声纹；
基于梅尔频率倒谱系数，从提取的声纹中得到声音特征值
根据key值-value值表，得到所述声音特征值对应的心情关键词。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户的声音之后，所述方法还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖海霖，张新，毛跃辉，廖湖锋，王慧君，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44