【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及音频处理，具体涉及基于人工智能和dsp的音频资源管理方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、现有音频资源管理软件在检索信息以及分类时，通常只能根据文件名或者音频文件的metadata进行检索和分类。由于metadata和音频文件文件名通常是人工维护，且metadata不是必须信息，所以很多音频文件metadata信息有遗漏和错误，导致在检索音频文件时出现“未检索到”或者“检索到错误内容”的情况。此外，由于音频资源库的资源由使用者本人提供，通常会有大量文件名不同，但是内容完全一样的重复文件（md5相同），使得资源库变得臃肿，占用了很多额外储存空间，降低软件性能。
2、如果不使用此类软件，使用普通操作系统（例如windows）默认的“文件夹”进行管理，则不仅涉及以上问题，还存在搜索速率问题，使得用户在搜索想要的资源时，需要花费更多的时间。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供基于人工智能和dsp的音频资源管理方法、系统及存储介质。
<...【技术保护点】
1.基于人工智能和DSP的音频资源管理方法，其特征在于，包括音频资源的输入管理和搜索管理，其中所述音频资源的输入管理包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能和DSP的音频资源管理方法，其特征在于，输入音频资源后先进行重复性检测，即判断输入音频资源是否与已经存储的音频资源重复，如重复，则直接取消后续的输入管理步骤。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能和DSP的音频资源管理方法，其特征在于，计算输入的音频资源的MD5值，判断该MD5值与现有存储的MD5值是否相同，如 MD5值相同，则表示音频资源重复，新入的音频资源不进行输入管理步骤。p>
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能和dsp的音频资源管理方法，其特征在于，包括音频资源的输入管理和搜索管理，其中所述音频资源的输入管理包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能和dsp的音频资源管理方法，其特征在于，输入音频资源后先进行重复性检测，即判断输入音频资源是否与已经存储的音频资源重复，如重复，则直接取消后续的输入管理步骤。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能和dsp的音频资源管理方法，其特征在于，计算输入的音频资源的md5值，判断该md5值与现有存储的md5值是否相同，如 md5值相同，则表示音频资源重复，新入的音频资源不进行输入管理步骤。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能和dsp的音频资源管理方法，其特征在于，所述智能模型采用深度神经网络模型，通过前期音频资源的训练，输出音频资源的自然语言描述标签。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能和dsp的音频资源管理方法，其特征在于，所述自然语言描述标签包括元素内容标签和元素行为标签，其均为认知层标签。
6.根据权利要求4所述的基于人工智能和dsp的音频资源管理方法，其特征在于，所述深度神经网络模型主要采用clap模型，首先通过对输入音频资源进行mel-spectrogram特征提取，然后分析得到自然语言描述标签和权重因子。
7....
【专利技术属性】
技术研发人员：马卓毅，
申请(专利权)人：欢乐互娱成都网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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