信息处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

文档序号:26007471发布日期:2021-07-23 21:26阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种信息处理方法,其特征在于,所述方法包括:

根据旋律信息及预先训练好的乐句划分模型,将所述旋律信息基于多级阈值进行旋律断句处理,得到构成所述旋律信息的多级乐句信息;其中,用于训练所述乐句划分模型的标注信息包括:以基于所述旋律信息进行歌曲演唱时的演唱换气点为划分时刻所得到的乐句标注信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

获取乐谱信息;

按照预设节拍,从所述乐谱信息中提取包含乐句信息的乐段构建信息;

根据所述乐段构建信息得到乐段结构,以所述乐段结构为单位进行数据收集,得到用于训练所述乐句划分模型的样本数据集;其中,所述样本数据集包括:所述乐句标注信息。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述以所述乐段结构为单位进行数据收集,包括:

针对所述乐段结构中移调至预定位置的旋律表示进行收集,所述旋律表示用于描述不同划分时刻的旋律情况。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述乐段结构,包括针对所述旋律信息划分得到的多个旋律序列;其中,

所述小节为首小节的情况下,所述首小节的位置根据所述乐段结构开始的第一个和弦来判断。

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:

在训练所述乐句划分模型的过程中,根据所述样本数据集得到针对所述旋律信息划分得到的多个旋律序列,及与所述多个旋律序列分别对应的多个位置序列;

将所述多个旋律序列及所述多个位置序列输入所述乐句划分模型,得到与所述多个旋律序列分别对应的多个向量的概率,所述概率用于表征每个旋律序列为所述多级乐句信息开头的概率;

基于所述概率进行损失函数的反向传播直至收敛,得到所述预先训练好的乐句划分模型。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据旋律信息及预先训练好的乐句划分模型,将所述旋律信息基于多级阈值进行旋律断句处理,得到构成所述旋律信息的多级乐句信息,包括:

根据旋律信息及预先训练好的乐句划分模型,得到与多个旋律序列分别对应的多个向量的概率;

所述概率大于一级乐句阈值的情况下,从所述多个旋律序列中提取出与当前情况相匹配的多个第一子旋律序列,基于所述多个第一子旋律序列得到多个第一级乐句信息;

所述概率大于二级乐句阈值且小于所述一级乐句阈值的情况下,从所述多个第一子旋律序列中提取出与当前情况相匹配的多个第二子旋律序列,基于所述多个第二子旋律序列得到多个第二级乐句信息;

根据所述多个第一级乐句信息及所述多个第二级乐句信息,得到所述多级乐句信息。

7.一种信息处理装置,其特征在于,所述装置包括:

断句处理模块,用于根据旋律信息及预先训练好的乐句划分模型,将所述旋律信息基于多级阈值进行旋律断句处理,得到构成所述旋律信息的多级乐句信息;其中,用于训练所述乐句划分模型的标注信息包括:以基于所述旋律信息进行歌曲演唱时的演唱换气点为划分时刻所得到的乐句标注信息。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:

乐谱获取模块,用于获取乐谱信息;

乐段构建的提取模块,用于按照预设节拍,从所述乐谱信息中提取包含乐句信息的乐段构建信息;

样本集收集模块,用于根据所述乐段构建信息得到乐段结构,以所述乐段结构为单位进行数据收集,得到用于训练所述乐句划分模型的样本数据集;其中,所述样本数据集包括:所述乐句标注信息。

9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述样本集收集模块,用于:

针对所述乐段结构中移调至预定位置的旋律表示进行收集,所述旋律表示用于描述不同划分时刻的旋律情况。

10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述乐段结构,包括针对所述旋律信息划分得到的多个旋律序列;

还包括:判断模块,用于:所述小节为首小节的情况下,所述首小节的位置根据所述乐段结构开始的第一个和弦来判断。

11.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,还包括:

第一处理模块,用于在训练所述乐句划分模型的过程中,根据所述样本数据集得到针对所述旋律信息划分得到的多个旋律序列,及与所述多个旋律序列分别对应的多个位置序列;

第二处理模块,用于将所述多个旋律序列及所述多个位置序列输入所述乐句划分模型,得到与所述多个旋律序列分别对应的多个向量的概率,所述概率用于表征每个旋律序列为所述多级乐句信息开头的概率;

第三处理模块,用于基于所述概率进行损失函数的反向传播直至收敛,得到所述预先训练好的乐句划分模型。

12.根据权利要求7-11中任一项所述的装置,其特征在于,所述断句处理模块,用于:

根据旋律信息及预先训练好的乐句划分模型,得到与多个旋律序列分别对应的多个向量的概率;

所述概率大于一级乐句阈值的情况下,从所述多个旋律序列中提取出与当前情况相匹配的多个第一子旋律序列,基于所述多个第一子旋律序列得到多个第一级乐句信息;

所述概率大于二级乐句阈值且小于所述一级乐句阈值的情况下,从所述多个第一子旋律序列中提取出与当前情况相匹配的多个第二子旋律序列,基于所述多个第二子旋律序列得到多个第二级乐句信息;

根据所述多个第一级乐句信息及所述多个第二级乐句信息,得到所述多级乐句信息。

13.一种电子设备,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权利要求1-6中任一项所述的方法。

14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。


技术总结
本申请公开了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质,具体实现方案为:根据旋律信息及预先训练好的乐句划分模型,将所述旋律信息基于多级阈值进行旋律断句处理,得到构成所述旋律信息的多级乐句信息;其中,用于训练所述乐句划分模型的标注信息包括:以基于所述旋律信息进行歌曲演唱时的演唱换气点为划分时刻所得到的乐句标注信息。采用本申请,从而可快速的实现乐句的自动化划分。

技术研发人员:孙炜岳;吴健;韩毅
受保护的技术使用者:北京灵动音科技有限公司
技术研发日:2021.04.25
技术公布日:2021.07.23
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