【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据挖掘分析，尤其涉及一种基于大数据的声音资产管理方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、随着数字技术的快速发展，尤其是在构建声音资产国际交易平台和国家声景港建设工程的背景下，声音资产的管理和应用的重视程度得到了提升，尤其是，国家声景港建设工程能有效助力国家声音资产的数字化保护、创新与交易流转，构建国家声音资产全产权生态链。
2、当前，声音资产管理面临的主要挑战在于音频素材的多样性。不同音频素材在内容、风格和情感表达上具有显著差异，而这些差异往往难以通过传统的管理方式有效整合和利用。此外，目前声音资产的重组与生成技术的智能化程度较低，一般仅支持简单的音频拼接或变调处理，其也导致了在多样化应用场景中，声音资产的利用效率不高，难以生成高度定制化的音频内容，无法满足用户对个性化和情感化声音资产的需求。
3、针对上述问题，目前业界暂未提出较佳的技术解决方案。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于大数据的声音资产管理方法、装置、存储介质、计算机程序产品及电子设备，用...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的声音资产管理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述音频语义特征是基于语义提取网络而确定的；所述语义提取网络包含情感识别模型、主题提取模型、结构提取模型和跨模态融合模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述场景衍生声音资产存储至所述声音资产库，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述情感识别模型采用自监督学习模型，所述自监督学习模型在预训练阶段通过多个自监督任务进行优化，所述多个自监督任务包含时间抑制预测任务和频谱填充任务；在所述时间抑制预测任务中，随机掩盖样本的时域音频信号中的...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的声音资产管理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述音频语义特征是基于语义提取网络而确定的；所述语义提取网络包含情感识别模型、主题提取模型、结构提取模型和跨模态融合模型；
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述场景衍生声音资产存储至所述声音资产库，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述情感识别模型采用自监督学习模型，所述自监督学习模型在预训练阶段通过多个自监督任务进行优化，所述多个自监督任务包含时间抑制预测任务和频谱填充任务；在所述时间抑制预测任务中，随机掩盖样本的时域音频信号中的部分时域特征，由情感识别模型预测被掩盖部分的时域特征；在所述频谱填充任务中，随机抑制样本的频谱图中的部分频域特征，由情感识别模型预测被掩盖部分的频域特征。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：桑海波，邢波，
申请(专利权)人：北京声景港文化中心有限合伙，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。