一种基于大数据的音乐存储与提取系统的制作方法

本发明属于音乐存储与提取技术领域，涉及到一种基于大数据的音乐存储与提取系统。

背景技术：

随着社会的不断发展，人们的精神压力以及生活压力逐渐的增大，音乐可有效地降低人们的精神压力，不同的音乐类型常带给人们不同的作用，音乐主要有以下作用:1.音乐可以提升人的幸福感:多听音乐，能够让你更容易拥有幸福感，尤其是当你心情还不错的时候，音乐会增强你的这么愉快感，让你更加快乐；2音乐能够让人平静:选择合适的音乐，安静地倾听，能够让你浮躁、烦躁的心情慢慢变得平静，人很多时候需要把新静下来，才能更好地去思考事情；3.音乐让人放松:现在有很多的音乐是可以帮助人放松身体的，一些轻音乐可以起到很好的效果,人在放松之后，还可以更好地入睡，睡得比较踏实,听着音乐，再配合一下深呼吸，会更好；4.音乐让人更靠近:在做团体活动的时候，我们常常会用一首歌来作为开头或者结束，是因为音乐传递的感情和信息，会让人产生共鸣，当大家合唱一首歌的时候，往往会有很明显的感觉到团结在一起的感觉。

随着音乐种类越来越高，音乐在存储的过程中，易出现存储混乱，不便于音乐按照有规律的条件进行存储，增加了对音乐管理的难度，存在存储条理性差以及存储效率低的问题，同时，音乐在提取的过程中，存在筛选准确性差的问题，为了解决以上问题，现设计一种基于大数据的音乐存储与提取系统。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供的一种基于大数据的音乐存储与提取系统，解决了现有音乐存储与提取的过程中，存在存储条理性差、效率低以及筛选准确度差的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的音乐存储与提取系统，包括存储空间划分模块、音乐存储数据库、音乐预处理模块、音乐提取模块和云服务器，存储空间划分模块与音乐存储数据库连接，云服务器分别与音乐存储数据库、音乐预处理模块和音乐提取模块连接；

存储空间划分模块用于对音乐存储数据库的存储空间进行划分，划分成若干存储空间相同的存储单元，不同存储单元存储不同的音乐类型，同一存储单元内划分为若干存储空间相同的子存储单元，存储单元中的若干子存储单元用于存储同一音乐类型下的不同情感类别；

音乐存储数据库用于对不同音乐类型下的不同情感类别的音乐进行存储，并存储有不同音乐类型下的不同情感类别的音乐关键字和音乐曲调，不同音乐类型下的不同情感类别的音乐存储于存储单元中的各存储子单元相一一对应，对不同音乐类型按照每类歌曲总数由高到低的顺序依次进行排序，分别为1,2,...,k,...,x，根据所有音乐类型中不同情感类型所对应的歌曲总数按照由高到低的顺序进行排序，分别为1,2，...,g,...,y，不同音乐类型下的不同情感类别内设有不同的歌词关键字以及标准曲调，不同音乐类型下的同一情感类别中的关键字构成关键字集合akg(akg1,akg2,...,akgi,...,akgn)，akgi表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个关键字，不同音乐类型下的同一情感类别中的标准曲调构成曲调数据集合bkg(bkg1,bkg2,...,bkgj,...,bkgm)，bkgj表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第j个标准曲调；

音乐预处理模块用于对待存储的音乐进行音乐曲调和音乐歌词的提取，对音乐曲调按照曲调播放时间先后顺序以等时间间隔t进行划分，划分后的曲调构成音乐曲调集合c(c1,c2,...,cv,...,cf)，cv表示为待存储音乐在第v个时间段内的曲调，并对音乐歌词按照音乐播放的时间先后顺序以等时间间隔t进行划分，划分后的音乐歌词构成音乐歌词集合d(d1,d2,...,dv,...,df)，dv表示为待存储音乐在第v个时间内的歌词，语音预处理模块将提取的待存储音乐的音乐曲调集合和音乐歌词集合发送至云服务器；

云服务器接收音乐预处理模块发送的待存储音乐的音乐曲调集合和音乐歌词集合，并将接收的音乐歌词集合b中的各时间段内的歌词分别与各存储单元内各存储子单元中的关键字集合中的所有关键字进行逐一对比，得到时间段歌词对比集合a′kgv(a′kgv1,a′kgv2,...,a′kgvi,...,a′kgvn)，a′kgvi表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个关键字与待存储音乐在第v个时间段内的所有歌词进行对比的对比值，若第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个标准曲调在待存储音乐的第v个时间段内的音乐曲调中出现，则取a′kgvi等于1，否则，取a′kgvi等于0；

同时，云服务器将音乐曲调集合c中的各时间段内的曲调分别与各存储单元内各存储子单元中的曲调数据集合bkg中的标准曲调进行对比，得到时间段曲调对比集合b′kgv(b′kgv1,b′kgv2,...,b′kgvj,...,b′kgvm)，b′kgvj表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第j个标准曲调与待存储音乐在第v个时间段内的音乐曲调间的对比值，若第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第j个标准曲调在待存储音乐的第v个时间段内的音乐曲调中出现，则取b′kgvj等于1，否则，取b′kgvj等于0；

云服务器根据待存储歌曲在各时间段的时间段歌词对比集合以及时间段曲调对比集合，并结合各关键字所占的比重，统计待存储歌曲与各存储单元中各存储子单元的匹配符合度系数，筛选出该待存储歌曲与各存储子单元的匹配符合度系数最高的存储子单元，并将该待存储歌曲存储至匹配符合度系数最高的存储子单元；

音乐提取模块用于输入待提取音乐的若干关键字，将输入的若干关键字构成筛选关键字集合e(e1,e2,...,eh)，并将筛选关键字集合中的各关键字输入至云服务器，接收云服务器筛选的音乐，并进行音乐的输出；

云服务器接收音乐提取模块发送的筛选关键字集合，并将筛选关键字集合中的关键字与各存储单元中各存储子单元中存储的音乐歌词进行对比，得到筛选关键字对比集合e′kgt(e′kgt1,e′kgt2,...,e′kgth)，e′kgt表示为待筛选关键字集合与各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲的歌词对比值，e′kgth表示为筛选关键字集合中第h个关键字在各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲的歌词是否出现，若筛选关键字集合中第h个关键字在各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲中存在，则e′kgth等于1，否则，取0，并统计筛选关键字在音乐歌词中出现的次数，得到筛选关键字次数集合se′kgt(se′kgt1,se′kgt2,...,se′kgth)，se′kgth表示为筛选关键字集合中第h个关键字与各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲对应歌词中出现的次数；

云服务器根据输入的筛选关键字统计各存储单元中存储的音乐歌词与筛选关键字匹配满意度系数最高的歌曲，并将匹配满意度系数最高的歌曲提取出来，发送至音乐提取模块。

进一步地，所述音乐类型包括影视歌曲、电视歌曲、动漫歌曲、儿歌歌曲、民族歌曲、轻音乐歌曲、摇滚乐歌曲、乡村歌曲、民谣歌曲、爵士乐歌曲。

进一步地，所述情感类别包括伤感类、激情类、轻松类、安静类、开心类、甜蜜类、疗伤类和想念类。

进一步地，各音乐类型下各情感类别中的不同关键字对应的比重不同，分别为gakg1,gakg2,...,gakgi,...,gakgn，且gakg1+gakg2+...+gakgi+...+gakgn＝1。

进一步地，所述匹配符合度系数计算公式为gakgi为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个关键字所占的比重，a′kgvi表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个关键字与待存储音乐在第v个时间段内的所有歌词进行对比的对比值，b′kgvj表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第j个标准曲调与待存储音乐在第v个时间段内的音乐曲调间的对比值。

进一步地，所述关键字匹配满意度系数的计算公式为e′kgth表示为筛选关键字集合中第h个关键字在各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲的歌词是否出现，若出现，则取值为1，否则，取值为0，se′kgth表示为筛选关键字集合中第h个关键字与各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲对应歌词中出现的次数。

本发明的有益效果：

本发明提供的基于大数据的音乐存储与提取系统，通过存储空间划分模块对存储音乐的存储空间进行划分，便于对不同类型的音乐进行有规律地存储，提高存储的条理性；通过云服务器和音乐预处理模块，对需存储的音乐进行曲调和歌词划分，并将曲调分别各存储单元中各存储子单元对应的曲调进行对比以及歌词分别与各存储单元中各存储子单元对应的关键字进行对比，以统计待存储音乐与各存储子单元的匹配符合度系数并存储至匹配符合度系数最高的存储子单元内，具有存储效率高以及准确性高的特点，同时，通过音乐提取模块并结合云服务器，筛选出关键字匹配满意度高的音乐，该系统便于对音乐进行存储与提取，具有存储与提取效率高以及准确高的特点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明的一种基于大数据的音乐存储与提取系统的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于大数据的音乐存储与提取系统，包括存储空间划分模块、音乐存储数据库、音乐预处理模块、音乐提取模块和云服务器，存储空间划分模块与音乐存储数据库连接，云服务器分别与音乐存储数据库、音乐预处理模块和音乐提取模块连接；

存储空间划分模块用于对音乐存储数据库的存储空间进行划分，划分成若干存储空间相同的存储单元，不同存储单元存储不同的音乐类型，同一存储单元内划分为若干存储空间相同的子存储单元，存储单元中的若干子存储单元用于存储同一音乐类型下的不同情感类别；

音乐存储数据库用于对不同音乐类型下的不同情感类别的音乐进行存储，并存储有不同音乐类型下的不同情感类别的音乐关键字和音乐曲调，不同音乐类型下的不同情感类别的音乐存储于存储单元中的各存储子单元相一一对应，所述音乐类型包括影视歌曲、电视歌曲、动漫歌曲、儿歌歌曲、民族歌曲、轻音乐歌曲、摇滚乐歌曲、乡村歌曲、民谣歌曲、爵士乐歌曲等，对不同音乐类型按照每类歌曲总数由高到低的顺序依次进行排序，分别为1,2,...,k,...,x，所述情感类别包括伤感类、激情类、轻松类、安静类、开心类、甜蜜类、疗伤类和想念类，根据所有音乐类型中不同情感类型所对应的歌曲总数按照由高到低的顺序进行排序，分别为1,2，...,g,...,y，不同音乐类型下的不同情感类别内设有不同的歌词关键字以及标准曲调，不同音乐类型下的同一情感类别中的关键字构成关键字集合akg(akg1,akg2,...,akgi,...,akgn)，akgi表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个关键字，且不同关键字对应的比重不同，分别为gakg1,gakg2,...,gakgi,...,gakgn，且gakg1+gakg2+...+gakgi+...+gakgn＝1，不同音乐类型下的同一情感类别中的标准曲调构成曲调数据集合bkg(bkg1,bkg2,...,bkgj,...,bkgm)，bkgj表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第j个标准曲调。

音乐预处理模块用于对待存储的音乐进行音乐曲调和音乐歌词的提取，对音乐曲调按照曲调播放时间先后顺序以等时间间隔t进行划分，划分后的曲调构成音乐曲调集合c(c1,c2,...,cv,...,cf)，cv表示为待存储音乐在第v个时间段内的曲调，并对音乐歌词按照音乐播放的时间先后顺序以等时间间隔t进行划分，划分后的音乐歌词构成音乐歌词集合d(d1,d2,...,dv,...,df)，dv表示为待存储音乐在第v个时间内的歌词，语音预处理模块将提取的待存储音乐的音乐曲调集合和音乐歌词集合发送至云服务器；

云服务器接收音乐预处理模块发送的待存储音乐的音乐曲调集合和音乐歌词集合，并将接收的音乐歌词集合b中的各时间段内的歌词分别与各存储单元内各存储子单元中的关键字集合中的所有关键字进行逐一对比，得到时间段歌词对比集合a′kgv(a′kgv1,a′kgv2,...,a′kgvi,...,a′kgvn)，a′kgvi表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个关键字与待存储音乐在第v个时间段内的所有歌词进行对比的对比值，若第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个标准曲调在待存储音乐的第v个时间段内的音乐曲调中出现，则取a′kgvi等于1，否则，取a′kgvi等于0；

同时，云服务器将音乐曲调集合c中的各时间段内的曲调分别与各存储单元内各存储子单元中的曲调数据集合bkg中的标准曲调进行对比，得到时间段曲调对比集合b′kgv(b′kgv1,b′kgv2,...,b′kgvj,...,b′kgvm)，b′kgvj表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第j个标准曲调与待存储音乐在第v个时间段内的音乐曲调间的对比值，若第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第j个标准曲调在待存储音乐的第v个时间段内的音乐曲调中出现，则取b′kgvj等于1，否则，取b′kgvj等于0；

云服务器根据待存储歌曲在各时间段的时间段歌词对比集合以及时间段曲调对比集合，并结合各关键字所占的比重，统计待存储歌曲与各存储单元中各存储子单元的匹配符合度系数，所述匹配符合度系数计算公式为gakgi为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个关键字所占的比重，a′kgvi表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第i个关键字与待存储音乐在第v个时间段内的所有歌词进行对比的对比值，b′kgvj表示为第k个音乐类型下的第g个情感类别中的第j个标准曲调与待存储音乐在第v个时间段内的音乐曲调间的对比值，筛选出该待存储歌曲与各存储子单元的匹配符合度系数最高的存储子单元，并将该待存储歌曲存储至匹配符合度系数最高的存储子单元；

音乐提取模块用于输入待提取音乐的若干关键字，将输入的若干关键字构成筛选关键字集合e(e1,e2,...,eh)，并将筛选关键字集合中的各关键字输入至云服务器，接收云服务器筛选的音乐，并进行音乐的输出；

云服务器接收音乐提取模块发送的筛选关键字集合，并将筛选关键字集合中的关键字与各存储单元中各存储子单元中存储的音乐歌词进行对比，得到筛选关键字对比集合e′kgt(e′kgt1,e′kgt2,...,e′kgth)，e′kgt表示为待筛选关键字集合与各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲的歌词对比值，e′kgth表示为筛选关键字集合中第h个关键字在各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲的歌词是否出现，若筛选关键字集合中第h个关键字在各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲中存在，则e′kgth等于1，否则，取0，并统计筛选关键字在音乐歌词中出现的次数，得到筛选关键字次数集合se′kgt(se′kgt1,se′kgt2,...,se′kgth)，se′kgth表示为筛选关键字集合中第h个关键字与各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲对应歌词中出现的次数。

云服务器根据输入的筛选关键字统计各存储单元中存储的音乐歌词与筛选关键字匹配满意度系数最高的歌曲，并将匹配满意度系数最高的歌曲提取出来，发送至音乐提取模块，其中，关键字匹配满意度系数的计算公式为e′kgth表示为筛选关键字集合中第h个关键字在各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲的歌词是否出现，若出现，则取值为1，否则，取值为0，se′kgth表示为筛选关键字集合中第h个关键字与各音乐类型下的各情感类别下的第t个歌曲对应歌词中出现的次数。

本发明提供的基于大数据的音乐存储与提取系统，通过存储空间划分模块对存储音乐的存储空间进行划分，便于对不同类型的音乐进行有规律地存储，提高存储的条理性；通过云服务器和音乐预处理模块，对需存储的音乐进行曲调和歌词划分，并将曲调分别各存储单元中各存储子单元对应的曲调进行对比以及歌词分别与各存储单元中各存储子单元对应的关键字进行对比，以统计待存储音乐与各存储子单元的匹配符合度系数并存储至匹配符合度系数最高的存储子单元内，具有存储效率高以及准确性高的特点，同时，通过音乐提取模块并结合云服务器，筛选出关键字匹配满意度高的音乐，该系统便于对音乐进行存储与提取，具有存储与提取效率高以及准确高的特点。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。