4.使用K-means算法对这些向量进行分类，将分类后的向量按其所在的类别编 号，则每个向量的编号就代表了其对应音频的编号，也是该音频所在的类别。
[0073] 5.将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输入，可以获得对音频进行分类 的模型。
[0074] 6.当用户检索一段分类未知的音频时，将该音频进行离散傅里叶变换后，使用步 骤2, 3中的方法表示这段音频。并将所得向量作为输入向量输入到步骤5所获得的分类模 型中，模型将会输出输入向量的类别编号，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属 分类的编号。
[0075] 7.检索对应类别编号中的音频，将这些音频作为推送的结果推送给用户。
[0076] 实施例七
[0077] 图5是本发明实施例提供的音乐推送装置的结构框图，该装置可以运行于服务器 中。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。
[0078] 参照图5,该音乐推送装置，包括：
[0079] 搜索音频获取模块51，用于获取用户设备的搜索音频；
[0080] 类别编号确定模块52,用于根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行 分类，确定所述搜索音频对应的类别编号；
[0081] 音频检索模块53,用于检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的 音频推送到所述用户设备；
[0082] 其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号；
[0083] 其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。
[0084] 在本实施例的一种实现方式中，所述类别编号确定模块具体包括：
[0085] 向量组成单元，用于根据所述搜索音频中各频段所占的比重，组成所述搜索音频 对应的向量；
[0086] 向量输入单元，用于将所述搜索音频对应的向量输入到预先建立的音频分类模 型；
[0087] 类别编号输出单元，用于所述音频分类模型根据所述搜索音频对应的向量，输出 类别编号。
[0088] 在本实施例的一种实现方式中，所述音乐推送装置，还包括：
[0089] 转换模块，用于将音频库中的音频从时域转换到频域；
[0090] 比重检测模块，用于在频域中，检测所述音频中各频段所占的比重；
[0091] 组成模块，用于根据各频段所占的比重，组成所述音频对应的向量；
[0092] 分类结果生成模块，用于使用K-means算法对多个所述音频对应的向量进行分 类，生成分类结果；
[0093] 类别编号生成模块，用于按照分类后的所述向量所在的分类结果，对所述向量进 行编号，生成类别编号；
[0094] 音频分类模型建立模块，用于将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输 入，建立音频分类模型。
[0095] 在本实施例的一种实现方式中，所述音乐推送装置，还包括：
[0096] 更新模块，用于更新音频库中的音频。
[0097] 在本实施例的一种实现方式中，所述更新模块，具体包括：
[0098] 读取单元，用于读取系统时间和音频的更新时限；
[0099] 更新单元，用于判断所述更新时限是否到达，是则连接服务器，更新音频库中存储 的音频。
[0100] 本发明实施例提供的装置可以应用在前述对应的方法实施例中，详情参见上述实 施例的描述，在此不再赘述。
[0101] 通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借 助软件加必需的通用硬件的方式来实现。所述的程序可以存储于可读取存储介质中，所述 的存储介质，如随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、电可擦写可编程存储 器、寄存器等。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件执行本发 明各个实施例所述的方法。
[0102] 以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何 熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应 涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1. 一种音乐推送方法，其特征在于，包括： 获取用户设备的搜索音频； 根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的 类别编号； 检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推送到所述用户设备； 其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号； 其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。2. 如权利要求1所述的音乐推送方法，其特征在于，所述根据预先建立的音频分类模 型，对所述搜索音频进行分类，确定所述搜索音频对应的类别编号，具体为： 根据所述搜索音频中各频段所占的比重，组成所述搜索音频对应的向量； 将所述搜索音频对应的向量输入到预先建立的音频分类模型； 所述音频分类模型根据所述搜索音频对应的向量，输出类别编号。3. 如权利要求1所述的音乐推送方法，其特征在于，在所述根据预先建立的音频分类 模型确定所述音频对应的类别编号之前，所述音乐推送方法，包括： 将音频库中的音频从时域转换到频域； 在频域中，检测所述音频中各频段所占的比重； 根据各频段所占的比重，组成所述音频对应的向量； 使用K-means算法对多个所述音频对应的向量进行分类，生成分类结果； 按照分类后的所述向量所在的分类结果，对所述向量进行编号，生成类别编号； 将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输入，建立音频分类模型。4. 如权利要求3所述的音乐推送方法，其特征在于，所述音乐推送方法，还包括： 更新音频库中的音频。5. 如权利要求4所述的音乐推送方法，其特征在于，所述更新音频库中的音频，具体 为： 读取系统时间和音频的更新时限； 判断所述更新时限是否到达，是则连接服务器，更新音频库中存储的音频。6. -种音乐推送装置，其特征在于，包括： 搜索音频获取模块，用于获取用户设备的搜索音频； 类别编号确定模块，用于根据预先建立的音频分类模型，对所述搜索音频进行分类，确 定所述搜索音频对应的类别编号； 音频检索模块，用于检索与所述类别编号对应的音频，将所述类别编号对应的音频推 送到所述用户设备； 其中，所述类别编号为所述搜索音频在音频库中所属分类的编号； 其中，所述音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。7. 如权利要求6所述音乐推送装置，其特征在于，所述类别编号确定模块具体包括： 向量组成单元，用于根据所述搜索音频中各频段所占的比重，组成所述搜索音频对应 的向量； 向量输入单元，用于将所述搜索音频对应的向量输入到预先建立的音频分类模型； 类别编号输出单元，用于所述音频分类模型根据所述搜索音频对应的向量，输出类别 编号。8. 如权利要求6所述音乐推送装置，其特征在于，所述音乐推送装置，还包括： 转换模块，用于将音频库中的音频从时域转换到频域； 比重检测模块，用于在频域中，检测所述音频中各频段所占的比重； 组成模块，用于根据各频段所占的比重，组成所述音频对应的向量； 分类结果生成模块，用于使用K-means算法对多个所述音频对应的向量进行分类，生 成分类结果； 类别编号生成模块，用于按照分类后的所述向量所在的分类结果，对所述向量进行编 号，生成类别编号； 音频分类模型建立模块，用于将K-means算法的分类结果作为支持向量机的输入，建 立音频分类模型。9. 如权利要求6所述音乐推送装置，其特征在于，所述音乐推送装置，还包括： 更新模块，用于更新音频库中的音频。10. 如权利要求9所述音乐推送装置，其特征在于，所述更新模块，具体包括： 读取单元，用于读取系统时间和音频的更新时限； 更新单元，用于判断所述更新时限是否到达，是则连接服务器，更新音频库中存储的音 频。
【专利摘要】本发明适用于互联网与流媒体服务领域，提供了一种音乐推送方法及装置，音乐推送方法包括：获取用户设备的搜索音频；根据预先建立的音频分类模型，对搜索音频进行分类，确定搜索音频对应的类别编号；检索与类别编号对应的音频，将类别编号对应的音频推送到用户设备；其中，类别编号为搜索音频在音频库中所属分类的编号；其中，音频分类模型为根据音频中各频段所占的比重进行分类的模型。本发明在用户设备播放不同的搜索音频时，可对搜索音频进行分类，推送类别编号对应的音频，由于类别编号是根据音频中各频段所占的比重进行分类的，因此同一类别编号的音频各频段所占的比重基本相同，因此可以满足不同用户的听力需求，提高了推送效率和准确度。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN105138696
【申请号】CN201510615359
【发明人】宋亚楠, 彭久高, 吴海全, 师瑞文
【申请人】深圳市冠旭电子有限公司
【公开日】2015年12月9日
【申请日】2015年9月24日