拼接多媒体数据的方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及互联网领域，特别涉及一种拼接多媒体数据的方法、装置及存储介质。

背景技术：

目前，为了提高多媒体数据的用户体验，可以对不同的多媒体数据进行拼接，以得到拼接后的多媒体数据。比如，目前流行的“串烧”歌曲，即是将不同的歌曲进行拼接得到。

相关技术中，当需要对多条多媒体数据进行拼接时，由相关的专业人员根据专业知识从每条多媒体数据中选择部分数据，然后将选择的部分数据进行组合，得到拼接后的多媒体数据。

在上述拼接多媒体数据的过程中，需要相关专业人员通过人工方式对多个多媒体数据进行拼接，导致拼接多媒体数据的灵活性较低。

技术实现要素：

为了解决相关技术中的问题，本发明实施例提供了一种拼接多媒体数据的方法、装置及存储介质。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种拼接多媒体数据的方法，所述方法包括：

获取歌曲拼接列表，所述歌曲拼接列表包括至少两条歌曲信息，每条歌曲信息包括一个歌词数据；

根据预设规则在所述歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据；

根据所述至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录所述歌词匹配数据；

根据歌词匹配数据确定所述至少两个目标歌词数据的拼接片段；

连续播放所述至少两个目标歌词数据的拼接片段。

可选地，所述至少两个目标歌词数据是按照所述预设规则依次排列的；

所述根据所述至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，包括：

通过指定分类器确定所述至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据；

对于所述至少两个目标歌词数据中剩余的各个目标歌词数据，按照根据前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据通过所述指定分类器确定当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据的方法，确定所述剩余的各个目标歌词数据中每个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，所述通过指定分类器确定所述至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据，包括：

将所述至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词与第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对；

通过所述指定分类器确定所述多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从所述多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

将选择的一个歌词对包括的两句歌词分别确定为第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，所述通过指定分类器确定所述至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据，包括：

当接收到针对所述至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据的歌词设置请求时，根据所述歌词设置请求中携带的歌词的标识，确定所述第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据；

将所述第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对；

通过所述指定分类器确定所述多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从所述多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

将选择的一个歌词对中除所述第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为所述第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，所述根据前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据通过所述指定分类器确定当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据，包括：

从所述当前目标歌词数据包括的多句歌词中任意选择一句歌词与所述前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据进行组合，得到多个歌词对；

通过所述指定分类器确定所述多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从所述多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

将选择的一个歌词对中除所述前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为所述当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，所述通过所述指定分类器确定所述多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，包括：

确定每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，所述特征向量用于描述对应的歌词在至少一个特征上的特征值；

根据每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，确定每个歌词对的差异特征向量；

通过指定分类器对每个歌词对的差异特征向量进行处理，以确定每个歌词对的关联度合理概率。

可选地，所述通过指定分类器对每个歌词对的差异特征向量进行处理之前，还包括：

获取m个样本歌词数据，所述m为大于或等于1的正整数；

将每个样本歌词数据中任意两句相邻的歌词进行组合，得到多个样本歌词对；

确定每个样本歌词对包括的两句歌词之间的差异特征向量；

根据得到的差异特征向量对初始化的分类器进行训练，得到所述指定分类器。

可选地，所述至少一个特征包括音节数特征、韵脚特征、词频特征、章节特征以及情感特征，所述音节数特征是指对应的歌词包括的音节数量，所述韵脚特征是指对应的歌词的最后一个汉字的拼音或最后一个单词，所述词频特征是指对应的歌词中出现预设词语的次数，所述章节特征是指对应的歌词属于主歌或副歌，所述情感特征是指对应的歌词表达的是乐观情绪还是悲观情绪。

可选地，所述获取歌曲拼接列表，包括：

当接收到携带p个数据标识的歌曲拼接请求时，获取与所述p个数据标识一一对应的p条歌曲；

确定所述p条歌曲中每条歌曲在至少一个标签中的每个标签上的标签值；

根据每条歌曲在至少一个标签中的每个标签上的标签值，确定所述拼接列表中的至少一条歌曲信息。

可选地，所述至少一个标签包括对应的歌曲的歌手、对应的歌曲的流派和对应的歌曲的发行时间。

可选地，将所述歌词数据替换为音频数据。

第二方面，提供了一种拼接多媒体数据的装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取歌曲拼接列表，所述歌曲拼接列表包括至少两条歌曲信息，每条歌曲信息包括一个歌词数据；

第二获取模块，用于根据预设规则在所述歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据；

第三获取模块，用于根据所述至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录所述歌词匹配数据；

第一确定模块，用于根据歌词匹配数据确定所述至少两个目标歌词数据的拼接片段；

播放模块，用于连续播放所述至少两个目标歌词数据的拼接片段。

可选地，所述至少两个目标歌词数据是按照所述预设规则依次排列的；

所述第三获取模块，包括：

第一确定单元，用于通过指定分类器确定所述至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据；

第二确定单元，用于对于所述至少两个目标歌词数据中剩余的各个目标歌词数据，按照根据前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据通过所述指定分类器确定当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据的装置，确定所述剩余的各个目标歌词数据中每个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，所述第一确定单元，包括：

第一组合子单元，用于将所述至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词与第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对；

选择子单元，用于通过所述指定分类器确定所述多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从所述多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

第一确定子单元，用于将选择的一个歌词对包括的两句歌词分别确定为第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，所述第一确定单元，包括：

第二确定子单元，用于当接收到针对所述至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据的歌词设置请求时，根据所述歌词设置请求中携带的歌词的标识，确定所述第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据；

第二组合子单元，用于将所述第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对；

选择子单元，用于通过所述指定分类器确定所述多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从所述多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

第三确定子单元，用于将选择的一个歌词对中除所述第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为所述第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，所述第二确定单元，包括：

第三组合子单元，用于从所述当前目标歌词数据包括的多句歌词中任意选择一句歌词与所述前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据进行组合，得到多个歌词对；

选择子单元，用于通过所述指定分类器确定所述多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从所述多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

第四确定子单元，用于将选择的一个歌词对中除所述前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为所述当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，所述选择子单元，具体用于：

确定每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，所述特征向量用于描述对应的歌词在至少一个特征上的特征值；

根据每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，确定每个歌词对的差异特征向量；

通过指定分类器对每个歌词对的差异特征向量进行处理，以确定每个歌词对的关联度合理概率。

可选地，所述装置还包括：

第四获取模块，用于获取m个样本歌词数据，所述m为大于或等于1的正整数；

组合模块，用于将每个样本歌词数据中任意两句相邻的歌词进行组合，得到多个样本歌词对；

第二确定模块，用于确定每个样本歌词对包括的两句歌词之间的差异特征向量；

训练模块，用于根据得到的差异特征向量对初始化的分类器进行训练，得到所述指定分类器。

可选地，所述至少一个特征包括音节数特征、韵脚特征、词频特征、章节特征以及情感特征，所述音节数特征是指对应的歌词包括的音节数量，所述韵脚特征是指对应的歌词的最后一个汉字的拼音或最后一个单词，所述词频特征是指对应的歌词中出现预设词语的次数，所述章节特征是指对应的歌词属于主歌或副歌，所述情感特征是指对应的歌词表达的是乐观情绪还是悲观情绪。

可选地，所述第一获取模块，具体用于：

当接收到携带p个数据标识的歌曲拼接请求时，获取与所述p个数据标识一一对应的p条歌曲；

确定所述p条歌曲中每条歌曲在至少一个标签中的每个标签上的标签值；

根据每条歌曲在至少一个标签中的每个标签上的标签值，确定所述拼接列表中的至少一条歌曲信息。

可选地，所述至少一个标签包括对应的歌曲的歌手、对应的歌曲的流派和对应的歌曲的发行时间。

可选地，将所述歌词数据替换为音频数据。

第三方面，提供了一种拼接多媒体数据的装置，所述装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述第一方面所述的任一项方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述第一方面所述的任一项方法的步骤。

第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的任一方法的步骤。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

在本发明实施例中，在获取歌曲拼接列表之后，从该歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据，根据该至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录歌词匹配数据，根据歌词匹配数据确定该至少两个目标歌词数据的拼接片段，连续播放至少两个目标歌词数据的拼接片段，以实现对歌曲拼接列表中包括的至少两条歌曲信息的自动拼接，避免了需要通过专业人员通过人工方式才能实现对该至少两条歌曲信息的拼接，提高了拼接歌曲的灵活性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种拼接多媒体数据的方法流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种拼接多媒体数据的方法流程图；

图3a是本发明实施例提供的一种拼接多媒体数据的装置框图；

图3b是本发明实施例提供的另一种拼接多媒体数据的装置框图；

图4是本发明实施例提供的一种终端的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

在对本发明实施例进行详细的解释说明之前，先对本发明实施例的应用场景予以介绍。目前，串烧歌曲由于可以融合多首歌曲的特点而越来越受到人们的欢迎，其中，串烧歌曲是将多首歌曲中的片段进行拼接得到。而本发明实施例提供的拼接多媒体数据的方法就应用于制作串烧歌曲的场景中。

图1是本发明实施例提供的一种拼接多媒体数据的方法流程图，应用于终端中，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤101：获取歌曲拼接列表，该歌曲拼接列表包括至少两条歌曲信息，每条歌曲信息包括一个歌词数据。

步骤102：根据预设规则在该歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据。

步骤103：根据该至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录该歌词匹配数据。

步骤104：根据歌词匹配数据确定该至少两个目标歌词数据的拼接片段。

步骤105：连续播放该至少两个目标歌词数据的拼接片段。

在本发明实施例中，在获取歌曲拼接列表之后，从该歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据，根据该至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录歌词匹配数据，根据歌词匹配数据确定该至少两个目标歌词数据的拼接片段，连续播放至少两个目标歌词数据的拼接片段，以实现对歌曲拼接列表中包括的至少两条歌曲信息的自动拼接，避免了需要通过专业人员通过人工方式才能实现对该至少两条歌曲信息的拼接，提高了拼接歌曲的灵活性。

该至少两个目标歌词数据是按照该预设规则依次排列的；

根据该至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，包括：

通过指定分类器确定该至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据；

对于该至少两个目标歌词数据中剩余的各个目标歌词数据，按照根据前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据通过该指定分类器确定当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据的方法，确定该剩余的各个目标歌词数据中每个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，通过指定分类器确定该至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据，包括：

将该至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词与第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对；

通过该指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从该多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

将选择的一个歌词对包括的两句歌词分别确定为第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，通过指定分类器确定该至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据，包括：

当接收到针对该至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据的歌词设置请求时，根据该歌词设置请求中携带的歌词的标识，确定该第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据；

将该第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对；

通过该指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从该多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

将选择的一个歌词对中除该第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为该第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，根据前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据通过该指定分类器确定当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据，包括：

从该当前目标歌词数据包括的多句歌词中任意选择一句歌词与该前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据进行组合，得到多个歌词对；

通过该指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从该多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

将选择的一个歌词对中除该前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为该当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，通过该指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，包括：

确定每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，该特征向量用于描述对应的歌词在至少一个特征上的特征值；

根据每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，确定每个歌词对的差异特征向量；

通过指定分类器对每个歌词对的差异特征向量进行处理，以确定每个歌词对的关联度合理概率。

可选地，通过指定分类器对每个歌词对的差异特征向量进行处理之前，还包括：

获取m个样本歌词数据，该m为大于或等于1的正整数；

将每个样本歌词数据中任意两句相邻的歌词进行组合，得到多个样本歌词对；

确定每个样本歌词对包括的两句歌词之间的差异特征向量；

根据得到的差异特征向量对初始化的分类器进行训练，得到该指定分类器。

可选地，该至少一个特征包括音节数特征、韵脚特征、词频特征、章节特征以及情感特征，该音节数特征是指对应的歌词包括的音节数量，该韵脚特征是指对应的歌词的最后一个汉字的拼音或最后一个单词，该词频特征是指对应的歌词中出现预设词语的次数，该章节特征是指对应的歌词属于主歌或副歌，该情感特征是指对应的歌词表达的是乐观情绪还是悲观情绪。

可选地，获取歌曲拼接列表，包括：

当接收到携带p个数据标识的歌曲拼接请求时，获取与该p个数据标识一一对应的p条歌曲；

确定该p条歌曲中每条歌曲在至少一个标签中的每个标签上的标签值；

根据每条歌曲在至少一个标签中的每个标签上的标签值，确定该拼接列表中的至少一条歌曲信息。

可选地，该至少一个标签包括对应的歌曲的歌手、对应的歌曲的流派和对应的歌曲的发行时间。

可选地，将歌词数据替换为音频数据。

上述所有可选技术方案，均可按照任意结合形成本发明的可选实施例，本发明实施例对此不再一一赘述。

图2是本发明实施例提供的另一种拼接多媒体数据的方法流程图，应用于终端中，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤201：获取m个样本歌词数据，m为大于或等于1的正整数。

在本发明实施例中，为了实现自动对多首歌曲进行拼接，需先训练一种分类器，该分类器用于识别不同歌词之间相互关联的概率，以便于后续直接根据该分类器对多首歌曲进行拼接。

其中，步骤201至步骤204用于实现分类器的训练过程，步骤205至步骤209用于实现根据已经训练的分类器对多首歌曲进行拼接的过程。

进一步地，为了实现对分类器的训练，需先确定对该分类器进行训练的训练样本集，也即，需先获取m个样本歌词数据。

其中，终端获取m个样本歌词数据可以为从终端本地的存储空间中获取m个样本歌词数据，也可以为从服务器中获取m个样本歌词数据，本发明实施例在此不做具体限定。

比如，终端可以从本地存储的歌曲文件中获取m个样本歌词数据，或者从服务器中下载获取m个样本歌词数据。

其中，m为预先设置的数值，该m可以为100、200或300等。

需要说明的是，在本发明实施例中，确定不同的歌词数据之间是否相互关联，是根据歌词数据的至少一个特征确定的，为了后续便于说明，在此对歌词数据的至少一个特征进行解释说明。

在一种可能的实现方式中，该至少一个特征包括音节数特征、韵脚特征、词频特征、章节特征以及情感特征。当然，该至少一个特征还可以包括其他的特征，实际应用中，可以根据实际情况将其他的特征添加至该至少一个特征中。

任意一个歌词数据在某个特征上具体的信息称为在该特征上的特征值。

具体地，该音节数特征是指对应的歌词包括的音节数量。该韵脚特征是指对应的歌词的最后一个汉字的拼音或最后一个单词。该词频特征是指对应的歌词中出现预设词语的次数。该章节特征是指对应的歌词属于主歌或副歌，该情感特征是指对应的歌词表达的是乐观情绪还是悲观情绪。

比如，针对一句歌词，该句歌词包括8个汉字，每个汉字包括1个音节，则该句歌词在音节数特征上的特征值为8。若该句歌词最后一个汉字为“我”，则该句歌词在韵脚特征上的特征值为“wo”。若该句歌词中出现预设词语“爱”的次数为2，则该句歌词在词频特征上的特征值为2。若该句歌词属于主歌，则该句歌词在章节特征上的特征值为主歌。若该句歌词表达的是乐观情绪，则该句歌词在情感特征上的特征值为乐观情绪。

也即，在本发明实施例中，可以根据歌词之间的关联程度对多首歌曲进行拼接。下述步骤中以根据歌词之间的关联程度对多首歌曲进行拼接为例进行说明。

当然，在本发明实施例中，也可以根据歌曲中的音频之间的关联程度对所受歌曲进行拼接，此时在对分类器进行训练时，是根据m个音频数据进行训练的，具体的训练过程和通过歌词数据训练分类器的过程基本一致，在此不再详细阐述。

需要说明的是，当根据m个音频数据训练分类器时，该至少一个特征包括该至少一个特征包括章节特征和情感特征。当然，该至少一个特征还可以包括其他的特征，实际应用中，可以根据实际情况将其他的特征添加至该至少一个特征中。

步骤202：将每个样本歌词数据中任意两句相邻的歌词进行组合，得到多个样本歌词对。

需要说明的是，为了使得训练得到的分类器能够识别两句歌词之间相互关联的概率，需采用相互之间关联的歌词对分类器进行训练，事实上，对于一条歌词数据，该歌词数据中任意两句相邻的歌词之间是相互关联的，因此，可以采用歌词数据中相邻的两句歌词训练分类器。

也即，将每个样本歌词数据中任意两句相邻的歌词组合为一个歌词对，并将组合的歌词对作为训练分类器的训练样本。

步骤203：确定每个样本歌词对包括的两句歌词之间的差异特征向量。

在通过步骤202得到多个样本歌词对之后，需获取每个样本歌词对中包括的两句歌词之间的差异特征向量，以便于根据下述步骤203训练分类器。

另外，由步骤201可知，对于任意一句歌词在至少一个特征的每个特征上存在对应的特征值，将至少一个特征中每个特征对应的特征值组合得到该句歌词对应的特征向量。因此，两句歌词之间的差异特征向量也即这两句歌词对应的特征向量之间的差值。

具体地，对于音节数特征，特征差异向量中该特征对应的值表示两句歌词在音节数特征上的特征值之间的差值。对于韵脚特征，特征差异向量中该特征对应的值表示两句歌词在韵脚特征上对应的特征值中倒序累计字母相同的数量。对于词频特征，特征差异向量中该特征对应的值表示两句歌词在词频特征上对应的特征值中出现相同的预设词语的次数。对于章节特征，特征差异向量中该特征对应的值表示两句歌词是否同时属于主歌或是否同时属于副歌。对于情感特征，特征差异向量中该特征对应的值表示两句歌词是否同时表达乐观情绪或是否同时表达悲观情绪。

比如，针对一句歌词，该句歌词在音节数特征上的特征值为8。该句歌词在韵脚特征上的特征值为“wo”。该句歌词在词频特征上的特征值为2。该句歌词在章节特征上的特征值为主歌。该句歌词在情感特征上的特征值为乐观情绪。则该句歌词的特征向量即为[8，wo，2、主歌，乐观情绪]。

对于另一句歌词，该句歌词在音节数特征上的特征值为7。该句歌词在韵脚特征上的特征值为“ao”。该句歌词在词频特征上的特征值为3。该句歌词在章节特征上的特征值为主歌。该句歌词在情感特征上的特征值为乐观情绪。则该句歌词的特征向量即为[7，ao，3、主歌，乐观情绪]。则这两句歌词之间的差异特征向量可以标识为[1，1，2、1，1]。

其中，差异特征向量中在章节特征上对应的值为1时，表明两句歌词属于同一章节，也即同时属于主歌或同时属于副歌。差异特征向量在情感特征上对应的值为1时，表明两句歌词表达的情绪为同一种类型的情绪，比如同时为乐观情绪或同时为悲观情绪。

步骤204：根据得到的差异特征向量对初始化的分类器进行训练，得到该指定分类器。

由步骤202和步骤203可以得到m个样本歌词数据中每个歌词数据中任意相邻两句歌词之间的差异特征向量，因此，可以将任意相邻两句歌词以及该两句歌词之间的差异特征向量作为训练样本集，对初始化的分类器进行训练，得到该指定分类器。

比如，m为100，对每个歌词数据通过步骤202和步骤203确定该歌词数据中相邻两句歌词之间的差异特征向量，得到多个歌词对和每个歌词对对应的差异特征向量，然后将该多个歌词对和每个歌词对对应的差异特征向量作为训练样本集对初始化的分类器进行训练，以使分类器能够学习到相互之间关联的两句歌词的特征，也即，得到该指定分类器。

需要说明的是，上述对分类器进行训练的过程可以在终端中进行。另外，由于对分类器进行训练过程需要处理大量的数据，为了减轻终端处理数据的压力，可以通过服务器训练得到指定分类器，然后终端从服务器处获取该指定分类器。其中，服务器训练得到该指定分类器的过程可以参考上述步骤201至步骤203，本发明实施例在此不再详细阐述。

另外，当终端得到该指定分类器之后，终端可以存储该指定分类器，以便于后续通过下述步骤205至步骤209实现对多条多媒体数据的拼接。

步骤205：获取歌曲拼接列表，该歌曲拼接列表包括至少两条歌曲信息，每条歌曲信息包括一个歌词数据。

在一种可能的实现方式中，终端根据用户的指令确定该歌曲拼接列表。

其中，终端根据用户的指令确定该歌曲拼接列表又可以通过以下两种策略实现：

第一种策略，当接收到携带p个歌曲标识的歌曲拼接请求时，获取与该p个歌曲标识一一对应的p条歌曲信息，确定该p条歌曲信息中每条歌曲信息在至少一个标签中的每个标签上的标签值，根据每条歌曲信息在至少一个标签中的每个标签上的标签值，确定该歌曲拼接列表中的至少两条歌曲信息。

其中，至少一个标签包括对应的歌曲的歌手、对应的歌曲的流派和对应的歌曲的发行时间。

也即，在第一种策略中，用户只需设置待拼接的歌曲，由终端根据各条歌曲信息中每条歌曲信息的在至少一个标签中的每个标签上的标签值，确定歌曲拼接列表。

由于至少一个标签包括对应的歌曲的歌手、对应的歌曲的流派和对应的歌曲的发行时间，因此当终端根据各条歌曲信息中每条歌曲信息的在至少一个标签中的每个标签上的标签值，确定歌曲拼接列表时，确定出的歌曲拼接列表中的各个歌词数据更适用于进行歌曲拼接。

比如，至少一个标签为对应的歌曲的流派，当终端检测到用户通过预设操作输入“歌曲1的名称、歌曲2的名称、歌曲3的名称，…，歌曲10的名称”时，分别获取与“歌曲1的名称、歌曲2的名称、歌曲3的名称，…，歌曲10的名称”一一对应的歌曲，并确定每首歌曲的流派。然后根据各首歌曲的流派，确定歌曲拼接列表。

其中，终端根据各首歌曲的流派，确定歌曲拼接列表的实现方式可以为：从各首歌曲中选择流派为预设流派的歌曲，并将选择的歌曲确定为歌曲拼接列表中的歌曲。其中，预设流派可以为用户预先设置的流派。

另外，终端根据各首歌曲的流派，确定拼接列表的实现方式还可以为：根据各首歌曲的流派，确定占比最大的流派，并从各首歌曲中选择流派为确定的流派的歌曲，得到拼接列表中的歌曲。

第二种策略，歌曲拼接列表可以由用户通过预设操作输入，也即，当接收到用户通过预设操作输入的至少两首歌曲的标识时，根据该至少两首歌曲的标识，获取该至少两首歌曲的以及每首歌曲包括的多句歌词。

也即，在第二种可能的实现方式中，由用户直接设置该歌曲拼接列表中包括哪些歌曲。

在上述两种实现方式中，终端均可以根据用户的指令设置每条歌曲信息的排序，也即，用户直接设置该歌曲拼接列表中各条歌曲信息的排序。当然，也可以由终端直接按照一定的规则确定各条歌曲信息的排序，该一定的规则可以是各首歌曲的首字母的顺序，各首歌曲的发行时间等。

也即，终端在获取歌曲拼接列表之后，该拼接列表中的各条歌曲信息是按照预设规则排列的。

比如，拼接列表为“歌曲1、歌曲2、歌曲3，…，歌曲10”，则歌曲1对应的排序为1，歌曲2对应的排序为2，歌曲3对应的排序为3，…，歌曲10对应的排序为10。

需要说明的是，在本发明实施例中，拼接列表中可以包括相同的多媒体数据，但是相邻排序的多媒体数据不能相同。比如，拼接列表为“歌曲1、歌曲2、歌曲1，歌曲3，…，歌曲10”。

比如，当终端检测到用户通过预设操作输入“歌曲1的名称、歌曲2的名称、歌曲3的名称，…，歌曲10的名称”，终端根据歌曲1至歌曲10中每首歌曲的名称，获取每首歌曲以及每首歌曲对应的歌词文本包括的多句歌词。

需要说明的是，终端可以根据该至少两首歌曲的标识，从本地存储的多媒体文件中获取该至少两首歌曲以及每首歌曲包括的多句歌词。

当然，终端也可以据该至少两首歌曲的标识，从服务器处获取该至少两首歌曲以及每首歌曲包括的多句歌词。也即，终端向服务器发送多媒体数据获取请求，该多媒体数据获取请求携带该至少两首歌曲的标识。当服务器接收到该多媒体数据获取请求时，根据该多媒体数据获取请求携带的该至少两首歌曲的标识，获取该至少两首歌曲以及每首歌曲包括的多句歌词，并将获取的至少两首歌曲以及每首歌曲包括的多句歌词发送给终端。

比如，该至少两首歌曲的标识分别为“歌曲1的名称、歌曲2的名称、歌曲3的名称，…，歌曲10的名称”，终端分别根据歌曲1的名称、歌曲2的名称、歌曲3的名称，…，歌曲10的名称从本地存储的歌曲中获取歌曲1至歌曲10对应的文件，以及每首歌曲对应的歌词文本。或者，终端从相关歌曲服务器中获取歌曲1至歌曲10对应的文件，以及每首歌曲对应的歌词文本。

在另一种可能的实现方式中，终端可以根据用户历史播放的歌曲的标识，为用户推荐歌曲拼接列表。也即，终端根据用户历史播放的歌曲的标识，确定用户历史播放次数大于预设值的歌曲的标识，并根据确定的歌曲的标识向用户推荐歌曲拼接列表。

步骤206：根据预设规则在该歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据。

由于本发明实施例是根据歌曲中的歌词数据对歌曲进行拼接的，因此，当获取到歌曲拼接列表时，可以获取至少两个目标歌词数据。

另外，由于歌曲拼接列表中的至少两条歌曲信息是按照预设规则排序的，因此，可以按照预设规则依次获取每条歌曲信息包括的歌词数据，以得到该至少两个目标歌词数据。

由于该至少两个目标歌词数据是按照预设规则依次获取的，因此，该至少两个目标歌词数据是按照该预设规则依次排列的，以便于终端通过下述步骤207至步骤209实现歌曲拼接。

步骤207：根据该至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录该歌词匹配数据。

由于该至少两个目标歌词数据是按照该预设规则依次排列的，因此，终端通过以下两个步骤来确定各个目标歌词数据中的歌词匹配数据：

(1)通过指定分类器确定该至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据。

具体地，步骤(1)可以由以下两种实现方式：

在第一种实现方式中，将该至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词与该拼接列表中第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对，通过指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从该多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对，将选择的一个歌词对包括的两句歌词分别确定为第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

比如，歌曲拼接列表中歌曲1包括10句歌词，歌曲2包括12句歌词，则对于歌曲1中任意一句歌词与歌曲2中的每句歌词进行组合，得到120个歌词对，每个歌词对包括歌曲1中的一句歌词和歌曲2中的一句歌词。然后确定120个歌词对中每个歌词对包括的两句歌词之间的关联度合理概率，并从该120个歌词对中选择对应的两句歌词之间关联合理概率最大一个歌词对，将选择的歌词对对应的两句歌词分别确定为歌曲1中的歌词匹配和歌曲2中歌词匹配数据。

其中，通过指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率的实现方式为：确定每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，该特征向量用于描述对应的歌词在至少一个特征上的特征值，根据每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，确定每个歌词对的差异特征向量；通过指定分类器对每个歌词对的差异特征向量进行处理，以确定每个歌词对的关联度合理概率。

由步骤204可知，指定分类器是根据同一首歌曲中的歌词数据中任意相邻两句歌词以及该两句歌词之间的差异特征向量训练得到，因此，当向该指定分类器输入一个歌词对时，该指定分类器可以输出该歌词对包括的两句歌词之间相互关联的概率，也即，输出该歌词对的关联度合理概率。

其中，关联度合理概率用于说明对应的歌词对包括的两句歌词之间相互关联的概率，该关联度合理概率越大，表明对应的歌词对包括的两句歌词之间的关联程度越大。

比如，对于上述120个歌词对，按照步骤203中差异特征向量的计算方式，确定每个歌词对的差异特征向量。然后将这120个歌词对依次输入至该指定分类器中，该指定分类器将依次输出每个歌词对的关联度合理概率。

在第二种实现方式中，当接收到针对至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据的歌词设置请求时，根据该歌词设置请求中携带的歌词的标识，确定第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据，将第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对，通过指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从该多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对，将选择的一个歌词对中除第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

也即，在第二种可能的实现方式中，直接由用户来设置歌曲拼接列表中第一个目标歌词数据的歌词匹配数据，而不是由终端直接根据第一个目标歌词数据中各句歌词的特征和第二个目标歌词数据中各句歌词的特征来确定第一个目标歌词数据的歌词匹配数据，以使拼接出的歌曲更符合用户的要求。

比如，歌曲拼接列表为“歌曲1、歌曲2、歌曲3，…，歌曲10”，其中，歌曲1包括10句歌词，当接收到针对歌曲1中的第五句歌词的歌词设置请求时，将歌曲1中的第五句歌词确定为歌曲1的歌词匹配数据。

其中，通过指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率在上述的第一种实现方式中已经详细阐述，在此不再展开说明。

在根据步骤(1)中的两种实现方式得到第一个目标歌词数据中的歌词匹配数据和第二个目标歌词数据中的歌词匹配数据之后，由于拼接之后各句歌词之间相互关联，因此，对于该至少两个目标歌词数据中剩余的各个目标歌词数据，需根据前一个目标歌词数据中的歌词匹配数据确定下一个目标歌词数据中的歌词匹配数据。也即，可以通过下述步骤(2)确定该至少两个目标歌词数据中剩余的各个目标歌词数据的歌词匹配数据。

(2)对于该至少两个目标歌词数据中剩余的各个目标歌词数据，按照根据前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据通过指定分类器确定当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据的方法，确定剩余的各个目标歌词数据中每个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

其中，根据前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据通过指定分类器确定当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据的实现方式可以为：从当前目标歌词数据包括的多句歌词中任意选择一句歌词与前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据进行组合，得到多个歌词对，通过指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对，将选择的一个歌词对中除前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

另外，通过指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率的实现方式在此同样不再详细阐述。

比如，歌曲拼接列表为“歌曲1、歌曲2、歌曲3，…，歌曲10”，在根据步骤(1)得到第一首歌曲中的歌词匹配数据和第二首歌曲中的歌词匹配数据之后，可以按照步骤(2)根据第二首歌曲中的歌词匹配数据，确定第三首歌曲中的歌词匹配数据，并根据第三首歌曲中的歌词匹配数据，确定第四首歌曲中的歌词匹配数据，依次执行上述步骤，直至根据第九首歌曲中的歌词匹配数据，确定出第十首歌曲中的歌词匹配数据。

步骤208：根据该歌词匹配数据确定至少两个目标歌词数据的拼接片段。

具体地，从每首歌曲中选择与对应的歌词匹配数据匹配的歌曲片段，得到至少两个歌曲片段；按照每首歌曲在该歌曲拼接列表中的排序，对该至少两个歌曲片段进行拼接，得到该至少两个目标歌词数据的拼接片段。

比如，拼接列表为“歌曲1、歌曲2、歌曲3，…，歌曲10”，通过步骤206确定出这10首歌曲分别对应的歌词匹配数据。此时，从歌曲1中选择与对应的歌词匹配数据匹配的歌曲片段，得以歌曲片段1；从歌曲2中选择与对应的歌词匹配数据匹配的歌曲片段，得以歌曲片段2；…，从歌曲10中选择与对应的歌词匹配数据匹配的歌曲片段，得以歌曲片段10，得到10个歌曲片段。之后将得到的10个歌曲片段进行拼接，得到拼接后的歌曲。

步骤209：连续播放该至少两个目标歌词数据的拼接片段。

进一步地，当终端得到拼接后的歌曲片段之后，还可以显示预览界面，并在该预览界面显示拼接后的歌曲片段，以及针对该拼接后的歌曲片段的播放选项。当检测到用户通过预设操作选择该播放选项时，播放该拼接后的拼接片段。

再进一步地，在该预览界面还可以显示针对该拼接后的拼接片段的发布或分享选项，当检测到用户通过预设操作选择该发布或分享选项时，将该拼接后的拼接片段发布至指定网站或分享至指定网页。

另外，当用户在通过预览界面查看该拼接后的拼接片段时，若用户觉得拼接后的拼接片段中某两句歌词之间关联程度不是很高，则可以通过预设操作向终端上报该错误示例，该错误实例包括该两句歌词，以便于后续终端或服务器根据该错误示例进一步优化该指定分类器。

可选地，上述步骤205至步骤209是根据歌曲对应的歌词数据为例说明如何对歌曲进行拼接，实际应用中，可以根据歌曲对应的音频数据对歌曲进行拼接，具体实现方式和上述步骤205至步骤209基本一致，在此不再详细阐述。

在本发明实施例中，在获取歌曲拼接列表之后，从该歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据，根据该至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录歌词匹配数据，根据歌词匹配数据确定该至少两个目标歌词数据的拼接片段，连续播放至少两个目标歌词数据的拼接片段，以实现对歌曲拼接列表中包括的至少两条歌曲信息的自动拼接，避免了需要通过专业人员通过人工方式才能实现对该至少两条歌曲信息的拼接，提高了拼接歌曲的灵活性。

图3a是本发明实施例提供的一种拼接多媒体数据的装置，应用于终端中，如图3a所示，该装置300包括第一获取模块301、第二获取模块302、第三获取模块303、第一确定模块304和播放模块305：

第一获取模块301，用于获取歌曲拼接列表，该歌曲拼接列表包括至少两条歌曲信息，每条歌曲信息包括一个歌词数据；

第二获取模块302，用于根据预设规则在该歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据；

第三获取模块303，用于根据该至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录该歌词匹配数据；

第一确定模块304，用于根据歌词匹配数据确定该至少两个目标歌词数据的拼接片段；

播放模块305，用于连续播放该至少两个目标歌词数据的拼接片段。

可选地，该至少两个目标歌词数据是按照该预设规则依次排列的；

该第三获取模块303，包括：

第一确定单元，用于通过指定分类器确定该至少两个目标歌词数据中前两个目标歌词数据分别对应的歌词匹配数据；

第二确定单元，用于对于该至少两个目标歌词数据中剩余的各个目标歌词数据，按照根据前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据通过该指定分类器确定当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据的装置，确定该剩余的各个目标歌词数据中每个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，该第一确定单元，包括：

第一组合子单元，用于将该至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词与第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对；

选择子单元，用于通过该指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从该多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

第一确定子单元，用于将选择的一个歌词对包括的两句歌词分别确定为第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，该第一确定单元，包括：

第二确定子单元，用于当接收到针对该至少两个目标歌词数据中第1个目标歌词数据的歌词设置请求时，根据该歌词设置请求中携带的歌词的标识，确定该第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据；

第二组合子单元，用于将该第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据和第2个目标歌词数据包括的多句歌词中任意一句歌词进行组合，得到多个歌词对；

选择子单元，用于通过该指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从该多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

第三确定子单元，用于将选择的一个歌词对中除该第1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为该第2个目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，该第二确定单元，包括：

第三组合子单元，用于从该当前目标歌词数据包括的多句歌词中任意选择一句歌词与该前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据进行组合，得到多个歌词对；

选择子单元，用于通过该指定分类器确定该多个歌词对中每个歌词对的关联度合理概率，并从该多个歌词对中选择关联度合理概率最大的一个歌词对；

第四确定子单元，用于将选择的一个歌词对中除该前1个目标歌词数据对应的歌词匹配数据之外的另一句歌词确定为该当前目标歌词数据对应的歌词匹配数据。

可选地，该选择子单元，具体用于：

确定每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，该特征向量用于描述对应的歌词在至少一个特征上的特征值；

根据每个歌词对包括的两句歌词中每句歌词的特征向量，确定每个歌词对的差异特征向量；

通过指定分类器对每个歌词对的差异特征向量进行处理，以确定每个歌词对的关联度合理概率。

可选地，如图3b所示，该装置300还包括第四获取模块306、组合模块307、第二确定模块308和训练模块309：

第四获取模块306，用于获取m个样本歌词数据，该m为大于或等于1的正整数；

组合模块307，用于将每个样本歌词数据中任意两句相邻的歌词进行组合，得到多个样本歌词对；

第二确定模块308，用于确定每个样本歌词对包括的两句歌词之间的差异特征向量；

训练模块309，用于根据得到的差异特征向量对初始化的分类器进行训练，得到该指定分类器。

可选地，该至少一个特征包括音节数特征、韵脚特征、词频特征、章节特征以及情感特征，该音节数特征是指对应的歌词包括的音节数量，该韵脚特征是指对应的歌词的最后一个汉字的拼音或最后一个单词，该词频特征是指对应的歌词中出现预设词语的次数，该章节特征是指对应的歌词属于主歌或副歌，该情感特征是指对应的歌词表达的是乐观情绪还是悲观情绪。

可选地，该第一获取模块301，具体用于：

当接收到携带p个数据标识的歌曲拼接请求时，获取与该p个数据标识一一对应的p条歌曲；

确定该p条歌曲中每条歌曲在至少一个标签中的每个标签上的标签值；

根据每条歌曲在至少一个标签中的每个标签上的标签值，确定该拼接列表中的至少一条歌曲信息。

可选地，该至少一个标签包括对应的歌曲的歌手、对应的歌曲的流派和对应的歌曲的发行时间。

可选地，将该歌词数据替换为音频数据。

在本发明实施例中，在获取歌曲拼接列表之后，从该歌曲拼接列表中获取至少两个目标歌词数据，根据该至少两个目标歌词数据获取关联度最高的歌词匹配数据，且记录歌词匹配数据，根据歌词匹配数据确定该至少两个目标歌词数据的拼接片段，连续播放至少两个目标歌词数据的拼接片段，以实现对歌曲拼接列表中包括的至少两条歌曲信息的自动拼接，避免了需要通过专业人员通过人工方式才能实现对该至少两条歌曲信息的拼接，提高了拼接歌曲的灵活性。

需要说明的是：上述实施例提供的拼接多媒体数据的装置在拼接多媒体数据时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的拼接多媒体数据的装置与拼接多媒体数据的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图4示出了本发明一个示例性实施例提供的终端400的结构框图。该终端400可以是：智能手机、平板电脑、mp3播放器(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端400还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。

通常，终端400包括有：处理器401和存储器402。

处理器401可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器401可以采用dsp(digitalsignalprocessing，数字信号处理)、fpga(field－programmablegatearray，现场可编程门阵列)、pla(programmablelogicarray，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器401也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(centralprocessingunit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器401可以在集成有gpu(graphicsprocessingunit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器401还可以包括ai(artificialintelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器402可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器402还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器402中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器401所执行以实现本申请中方法实施例提供的拼接多媒体数据的方法。

在一些实施例中，终端400还可选包括有：外围设备接口403和至少一个外围设备。处理器401、存储器402和外围设备接口403之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口403相连。具体地，外围设备包括：射频电路404、触摸显示屏405、摄像头406、音频电路407、定位组件408和电源409中的至少一种。

外围设备接口403可被用于将i/o(input/output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器401和存储器402。在一些实施例中，处理器401、存储器402和外围设备接口403被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器401、存储器402和外围设备接口403中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路404用于接收和发射rf(radiofrequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路404通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路404将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路404包括：天线系统、rf收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路404可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2g、3g、4g及5g)、无线局域网和/或wifi(wirelessfidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路404还可以包括nfc(nearfieldcommunication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏405用于显示ui(userinterface，用户界面)。该ui可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏405是触摸显示屏时，显示屏405还具有采集在显示屏405的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器401进行处理。此时，显示屏405还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏405可以为一个，设置终端400的前面板；在另一些实施例中，显示屏405可以为至少两个，分别设置在终端400的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏405可以是柔性显示屏，设置在终端400的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏405还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏405可以采用lcd(liquidcrystaldisplay，液晶显示屏)、oled(organiclight-emittingdiode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件406用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件406包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及vr(virtualreality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件406还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路407可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器401进行处理，或者输入至射频电路404以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端400的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器401或射频电路404的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路407还可以包括耳机插孔。

定位组件408用于定位终端400的当前地理位置，以实现导航或lbs(locationbasedservice，基于位置的服务)。定位组件408可以是基于美国的gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。

电源409用于为终端400中的各个组件进行供电。电源409可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源409包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，终端400还包括有一个或多个传感器410。该一个或多个传感器410包括但不限于：加速度传感器411、陀螺仪传感器412、压力传感器413、指纹传感器414、光学传感器415以及接近传感器416。

加速度传感器411可以检测以终端400建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器411可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器401可以根据加速度传感器411采集的重力加速度信号，控制触摸显示屏405以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器411还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器412可以检测终端400的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器412可以与加速度传感器411协同采集用户对终端400的3d动作。处理器401根据陀螺仪传感器412采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变ui)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器413可以设置在终端400的侧边框和/或触摸显示屏405的下层。当压力传感器413设置在终端400的侧边框时，可以检测用户对终端400的握持信号，由处理器401根据压力传感器413采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器413设置在触摸显示屏405的下层时，由处理器401根据用户对触摸显示屏405的压力操作，实现对ui界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器414用于采集用户的指纹，由处理器401根据指纹传感器414采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器414根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器401授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器414可以被设置终端400的正面、背面或侧面。当终端400上设置有物理按键或厂商logo时，指纹传感器414可以与物理按键或厂商logo集成在一起。

光学传感器415用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器401可以根据光学传感器415采集的环境光强度，控制触摸显示屏405的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高触摸显示屏405的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触摸显示屏405的显示亮度。在另一个实施例中，处理器401还可以根据光学传感器415采集的环境光强度，动态调整摄像头组件406的拍摄参数。

接近传感器416，也称距离传感器，通常设置在终端400的前面板。接近传感器416用于采集用户与终端400的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器416检测到用户与终端400的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器401控制触摸显示屏405从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器416检测到用户与终端400的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器401控制触摸显示屏405从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构并不构成对终端400的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

本申请实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行上述实施例提供的拼接多媒体数据的方法。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例提供的拼接多媒体数据的方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。