歌声评价信息获取方法、计算机设备和存储介质与流程

文档序号:37435752发布日期:2024-03-25 19:33阅读:35来源:国知局
歌声评价信息获取方法、计算机设备和存储介质与流程

本技术涉及歌声评价,特别是涉及一种歌声评价信息获取方法、计算机设备和存储介质。


背景技术:

1、随着计算机技术发展,可以通过歌声评价模型对评价对象的歌声进行多维度的分析,得到歌声评价结果。歌声评价的其中一种评价方式为无参考评价,无参考评价是指通过深度学习的方法,让模型从大量带标注的训练数据中学习用于评价歌声质量的特征。

2、相关技术中,针对无参考评价,在训练歌声评价模型时,会对歌声样本的歌声质量进行人工标注。然而,在进行标注时,工作人员一般只能按照不同的质量层级对歌声样本分类,在标签层级有限的情况下,歌声评价模型往往难以得到细致可靠的歌声评价信息。


技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够歌声评价信息精准度的歌声评价信息获取方法、计算机设备和存储介质。

2、第一方面,本技术提供了一种歌声评价信息获取方法。所述方法包括:

3、获取待评价歌声对应的歌声特征;

4、将所述歌声特征与预先获取的正样本歌声对应的正样本歌声特征和负样本歌声对应的负样本歌声特征进行比较,得到所述歌声特征与所述正样本歌声特征的第一相似度,及所述歌声特征与所述负样本歌声特征的第二相似度;其中,所述正样本歌声的歌声质量高于所述负样本歌声的歌声质量;

5、根据所述第一相似度和所述第二相似度,确定所述待评价歌声的歌声评价信息。

6、在其中一个实施例中,所述正样本歌声特征和所述负样本歌声特征通过如下步骤获取:

7、获取正样本歌声集合和负样本歌声集合;所述正样本歌声集合中各样本歌声的歌声质量均高于所述负样本歌声集合中各样本歌声的歌声质量;

8、根据所述正样本歌声集合中各样本歌声的歌声特征,获取所述正样本歌声集合中各样本歌声的特征中心,作为正样本歌声特征;以及,根据所述负样本歌声集合中各样本歌声的歌声特征,获取所述负样本歌声集合中各样本歌声的特征中心,作为负样本歌声特征。

9、在其中一个实施例中,所述根据所述第一相似度和所述第二相似度,确定所述待评价歌声的歌声评价信息,包括:

10、若所述第一相似度大于所述第二相似度,则根据所述第一相似度确定评价分数调整值,所述评价分数调整值与所述第一相似度呈正相关;

11、若所述第一相似度小于所述第二相似度,则根据所述第二相似度确定评价分数调整值,所述评价分数调整值与所述第二相似度呈负相关;

12、根据基准评价分数和所述评价分数调整值,得到歌声评价分数,将所述歌声评价分数作为歌声评价信息。

13、在其中一个实施例中,所述待评价歌声对应的歌声特征包括:所述待评价歌声的多个歌声片段各自对应的歌声特征;每个所述歌声片段各自对应有基准评价分数及所述评价分数调整值;

14、所述根据基准评价分数和所述评价分数调整值,得到歌声评价分数,包括:

15、根据每个歌声片段的基准评价分数和评价分数调整值,确定每个歌声片段的歌声片段评价分数;

16、根据所述多个歌声片段各自的歌声片段评价分数,确定歌声评价分数。

17、在其中一个实施例中,所述待评价歌声的歌声特征通过歌声特征提取模型获取;所述歌声特征提取模型通过如下步骤训练得到:

18、获取样本歌声对;所述样本歌声对中包括歌声质量不同的两样本歌声;

19、将所述样本歌声对中各所述样本歌声的多个歌声片段输入到待训练的歌声特征提取模型,得到每个歌声片段对应的歌声片段特征;

20、根据所述多个歌声片段特征确定所述样本歌声的歌声特征;

21、根据每个歌声片段特征与对应样本歌声的歌声特征的相似度,确定第一特征相似度,以及,获取各所述样本歌声的歌声特征之间的第二特征相似度;

22、根据所述第一特征相似度和第二特征相似度,调整所述歌声特征提取模型的模型参数,得到训练好的歌声特征提取模型。

23、在其中一个实施例中,所述根据每个歌声片段特征与对应样本歌声的歌声特征的相似度,确定第一特征相似度,包括:

24、确定每个歌声片段特征与对应样本歌声的歌声特征的相似度;

25、根据各所述相似度之和得到第一特征相似度。

26、在其中一个实施例中,所述根据所述多个歌声片段特征确定所述样本歌声的歌声特征,包括:

27、针对每一样本歌声,获取所述样本歌声对应的多个歌声片段特征的均值;

28、根据所述均值得到所述样本歌声的歌声特征。

29、在其中一个实施例中,所述根据所述第一特征相似度和第二特征相似度,调整所述歌声评价模型的模型参数,包括:

30、根据所述第一特征相似度确定第一损失值;所述第一损失值与所述第一特征相似度呈负相关;

31、根据所述第二特征相似度确定第二损失值;所述第二损失值与所述第二特征相似度呈正相关;

32、根据所述第一损失值和所述第二损失值之和,确定模型损失值,根据所述模型损失值调整所述歌声特征提取模型的模型参数。

33、第二方面,本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:

34、获取待评价歌声对应的歌声特征;

35、将所述歌声特征与预先获取的正样本歌声对应的正样本歌声特征和负样本歌声对应的负样本歌声特征进行比较,得到所述歌声特征与所述正样本歌声特征的第一相似度,及所述歌声特征与所述负样本歌声特征的第二相似度;其中,所述正样本歌声的歌声质量高于所述负样本歌声的歌声质量;

36、根据所述第一相似度和所述第二相似度,确定所述待评价歌声的歌声评价信息。

37、第三方面,本技术还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,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:

38、获取待评价歌声对应的歌声特征;

39、将所述歌声特征与预先获取的正样本歌声对应的正样本歌声特征和负样本歌声对应的负样本歌声特征进行比较,得到所述歌声特征与所述正样本歌声特征的第一相似度,及所述歌声特征与所述负样本歌声特征的第二相似度;其中,所述正样本歌声的歌声质量高于所述负样本歌声的歌声质量;

40、根据所述第一相似度和所述第二相似度,确定所述待评价歌声的歌声评价信息。

41、第四方面,本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:

42、获取待评价歌声对应的歌声特征;

43、将所述歌声特征与预先获取的正样本歌声对应的正样本歌声特征和负样本歌声对应的负样本歌声特征进行比较,得到所述歌声特征与所述正样本歌声特征的第一相似度,及所述歌声特征与所述负样本歌声特征的第二相似度;其中,所述正样本歌声的歌声质量高于所述负样本歌声的歌声质量;

44、根据所述第一相似度和所述第二相似度,确定所述待评价歌声的歌声评价信息。

45、上述歌声评价信息获取方法、计算机设备和存储介质,可以获取待评价歌声对应的歌声特征,将歌声特征与预先获取的正样本歌声对应的正样本歌声特征和负样本歌声对应的负样本歌声特征进行比较,得到歌声特征与正样本歌声特征的第一相似度,及歌声特征与负样本歌声特征的第二相似度;其中,正样本歌声的歌声质量高于所述负样本歌声的歌声质量;进而,可以根据第一相似度和第二相似度,确定待评价歌声的歌声评价信息。本实施例中,无需对样本歌声进行严格的层级区分和打分,只需要简单进行歌声质量高低区分并获取正样本歌声特征和负样本歌声特征,进而可以根据歌声特征与正样本歌声特征的第一相似度及与负样本歌声特征的第二相似度,确定歌声评价信息,通过将歌声特征与作为参考基准的正样本歌声特征与负样本歌声特征进行比对,能够客观反映不同歌声之间的细微差异,有效提升歌声评价信息的精确性。

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