【技术实现步骤摘要】
一种背景音乐添加方法和相关装置
[0001]本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种背景音乐添加方法和相关装置。
技术介绍
[0002]为媒体内容添加背景音乐是一种常见的内容编辑方式，例如通过为一段视频添加背景音乐，使得用户在观看该视频的同时能够听到所添加的背景音乐。若能够为媒体内容添加适合的背景音乐，可以起到增强、引导用户的观看情绪的作用，从而有效提高媒体内容的被关注度。
[0003]为了便于为媒体内容添加背景音乐，内容平台会提供带有情绪标签的音乐库，通过情绪标签来标识音乐可能让用户感受到的情绪。当用户或平台需要为媒体内容进行背景音乐添加时，可以参考音乐库中音乐的音乐情绪标签从音乐库中确定与该媒体内容对应的背景音乐。
[0004]相关技术中为音乐分配的情绪标签并不准确，难以在进行背景音乐添加时起到准确的匹配和参考作用，导致添加的背景音乐与媒体内容适配度低，反而对用户观看媒体内容造成了负面影响。
技术实现思路
[0005]为了解决上述技术问题，本申请提供了一种背景音乐添加方法和相关装置，背景音乐...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种背景音乐添加方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的目标音乐，所述目标音乐被目标内容平台提供为用于添加到媒体内容中的背景音乐；根据所述目标内容平台对应的多分类模型识别所述目标音乐在L个情绪标签下的概率分布，所述L个情绪标签中包括基于人类情绪确定的M个情绪标签和基于所述目标内容平台中内容所涉及主题确定的N个情绪标签，L≥2；基于所述概率分布从所述L个情绪标签中确定所述目标音乐的K个情绪标签；获取属于所述目标内容平台的目标媒体内容；根据所述目标音乐的K个情绪标签，确定所述目标媒体内容对应的背景音乐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标内容平台对应的多分类模型识别所述目标音乐在L个情绪标签下的概率分布，包括：根据所述多分类模型所包括的L个二分类模块，得到所述目标音乐与所述L个情绪标签分别对应的L个概率参数，所述L个二分类模块与所述L个情绪标签一一对应；根据所述L个概率参数确定所述概率分布。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多分类模型包括下游分类神经网络，所述根据所述目标内容平台对应的多分类模型识别所述目标音乐在L个情绪标签下的概率分布，包括：根据所述目标音乐的音频特征序列确定所述多分类模型的输入数据；通过所述下游分类神经网络的时序状态生成层得到所述输入数据对应的前向隐状态和后向隐状态，所述前向隐状态用于标识所述目标音乐在播放时序上的整体情绪信息，所述后向隐状态用于标识所述目标音乐在逆播放时序上的整体情绪信息；根据所述前向隐状态和所述后向隐状态，识别所述目标音乐在L个情绪标签下的概率分布。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述下游分类神经网络包括顺序拼接的多个双向时间循环神经子网络，所述前向隐状态和所述后向隐状态是根据所述多个双向时间循环神经子网络中在处理顺序上最后一个双向时间循环神经子网络得到的。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多分类模型还包括上游向量生成网络，所述方法还包括：通过所述上游向量生成网络生成所述输入数据对应的嵌入向量序列；所述通过所述下游分类神经网络的时序状态生成层得到所述输入数据对应的前向隐状态和后向隐状态，包括：通过所述下游分类神经网络的时序状态生成层得到所述嵌入向量序列对应的前向隐状态和后向隐状态。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述目标音乐进行特征提取，得到对应的音乐特征频谱；根据所述多分类模型的输入要求对所述音乐特征频谱进行分帧处理，得到包括多个分帧特征图的音频特征序列。7.根据权利要求1
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6任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的目标音乐，包括：
获取待处理歌曲；根据切分条件将所述待处理歌曲切分为多段歌曲片段，所述切分条件包括预设时长、歌曲组成部分或曲调切换中的至少一个；将所述多段歌曲片段中的任意一段作为所述目标音乐。8.根据权利要求1
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6任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标内容平台中已添加背景音乐的历史媒体内容；将所述历史媒体内容的背景音乐作为样本音乐，根据所述历史媒体内容所涉及主题的主题...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯鑫，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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