舞蹈动作生成方法、计算机设备及存储介质技术

本申请实施例公开了一种舞蹈动作生成方法、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待编舞音频，并从待编舞音频中提取多个音频片段；将多个音频片段输入预训练的编码模型，得到多个音频片段中每个音频片段的第一动作特征；根据第一动作特征，从动作库预先存储的多种舞蹈动作的动作特征中确定与第一动作特征相似的第二动作特征；将每个音频片段对应的第二动作特征输入预训练的解码模型，得到第三动作特征，并根据第三动作特征确定待编舞音频的舞蹈动作。通过这种方式可以自动化地生成舞蹈动作，满足了用户对生成舞蹈动作的自动化、智能化需求，并提高了舞蹈动作的质量。并提高了舞蹈动作的质量。并提高了舞蹈动作的质量。

【技术实现步骤摘要】
舞蹈动作生成方法、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种舞蹈动作生成方法、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]舞蹈是由音频和舞蹈动作组成的一种可以传递情感的高级艺术，其中，音频和舞蹈动作如何匹配成为舞蹈编排的重点和难点，对于专业的舞蹈演员可以根据自己对音频情感的理解编排舞蹈动作，然而，这种人工编排舞蹈的方式依赖于专业的舞蹈演员，对于普通舞者或者用户无法自己完成舞蹈编排。因此，如何有效地实现对舞蹈的自动化编排非常重要。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种舞蹈动作生成方法、计算机设备及存储介质，可以自动化地生成舞蹈动作，并提高了舞蹈动作的中提取多个音频片段；
[0004]将所述多个音频片段输入预训练的编码质量。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种舞蹈动作生成方法，包括：
[0006]获取待编舞音频，并从所述待编舞音频模型，得到所述多个音频片段中每个音频片段的第一动作特征，其中，所述编码模型是由样本音频和所述样本音频对应的样本舞蹈动作训练得到的；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种舞蹈动作生成方法，其特征在于，包括：获取待编舞音频，并从所述待编舞音频中提取多个音频片段；将所述多个音频片段输入预训练的编码模型，得到所述多个音频片段中每个音频片段的第一动作特征，其中，所述编码模型是由样本音频和所述样本音频对应的样本舞蹈动作训练得到的；根据所述每个音频片段的第一动作特征，从动作库预先存储的多种舞蹈动作的动作特征中确定与所述每个音频片段的第一动作特征相似的第二动作特征；将所述每个音频片段对应的第二动作特征输入预训练的解码模型，得到第三动作特征，并根据所述第三动作特征确定所述待编舞音频的舞蹈动作，其中，所述解码模型是由所述样本音频对应的样本动作特征以及所述样本音频对应的所述样本舞蹈动作训练得到的，所述样本音频对应的样本动作特征是利用所述预训练的编码模型对所述样本音频进行编码得到的，所述第三动作特征用于指示所有音频片段的动作特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待编舞音频中提取多个音频片段，包括：获取所述待编舞音频的节拍信息；根据所述节拍信息从所述待编舞音频中提取多个音频片段。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一动作特征具体为第一动作特征矩阵；所述根据所述每个音频片段的第一动作特征，从动作库预先存储的多种舞蹈动作的动作特征中确定与所述每个音频片段的第一动作特征相似的第二动作特征，包括：针对每个所述音频片段，获取所述音频片段对应的第一动作特征矩阵中的各个行向量，得到所述音频片段对应的多个第一动作特征向量，其中，每个所述行向量用于指示一个动作；针对所述每个音频片段的每个所述第一动作特征向量，从所述动作库预先存储的多种舞蹈动作的动作特征中确定与所述第一动作特征向量对应的第二动作特征向量，得到所述每个音频片段对应的多个第二动作特征向量；针对所述每个音频片段，将所述音频片段对应的多个第二动作特征向量进行组合，得到所述音频片段对应的第二动作特征矩阵，其中，所述第二动作特征矩阵用于表示所述第二动作特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述动作库预先存储的多种舞蹈动作的动作特征中确定与所述第一动作特征向量对应的第二动作特征向量，包括：获取所述第一动作特征向量与所述动作库中每个动作特征向量的距离，所述动作库中的所述每个动作特征向量用于指示预先存储的一个舞蹈动作；从所述动作库中获取与所述第一动作特征向量距离最短的动作特征向量...

【专利技术属性】
技术研发人员：何艾莲，林开来，张悦，黄均昕，董治，姜涛，
申请(专利权)人：腾讯音乐娱乐科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：