一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，首先通过采集原始音乐信号进行信号处理后得到该音乐的原始情感特征，并根据该特征对用户日常阶段性行为进行数据挖掘，形成该用户的旋律情感特征码字；然后将出现频率最高的若干组旋律情感特征码字发送给音乐情感匹配MEM服务器，在用户注册后，根据不同用户的旋律情感特征码字计算情感特征匹配度；最后结合该注册用户的其他匹配约束条件，将符合条件的用户搜索出来并按情感特征匹配度推荐排序，供注册用户进行选择。本发明简化了音乐情感特征的提取过程，在社交网络的用户匹配挖掘中引入了音乐情感匹配因子，更加科学地实现社交网络交友匹配。
【专利说明】一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种针对社交网络中注册用户自动提取音乐情感特征进行搜索匹配， 以及为符合匹配约束条件的用户建立连接的方法，属于社交网络的组网【技术领域】。
【背景技术】
[0002] 目前在社交网络在迅猛和蓬勃地发展，针对特定用户交流的数据挖掘技术也层出 不穷，如何在海量的用户群中将符合特定需求的用户之间建立"连接"，是深化和丰富社交 网络技术的一个重点。
[0003] 102867020A公开了一种基于人物性格特征的交友匹配方法（申请号： 201210267540. 7,申请日：2012-07-30)，包括以下步骤：
[0004] (1)获取用户的性格特征，它包括以下两种获取方式：S11 :用户主动输入自己主 观判断的性格特征；S12 :通过用户在手机上的操作动作来记录并分析判断其性格特征；
[0005] (2)用户的性格特征数据上传至服务器并保存；
[0006] (3)搜索并匹配性格特征相似的用户，它包括以下步骤：S21 :请求用户发出搜索 附近用户的请求；S22 :定位该请求用户的地理位置并上传至服务器，服务器根据该请求用 户的地理位置搜索与其距离较近的用户；S23 :服务器通过计算分析这些距离较近的用户 与此请求用户的性格符合度，筛选出性格符合度最高的几个匹配用户；
[0007] (4)服务器将筛选好的几个匹配用户发送至请求用户，并通知请求用户；
[0008] (5)服务器向请求用户发出"是否发送/接受交友请求"的提问；
[0009] (6)双方交友成功后开启信息交换。
[0010] 该发明基于用户的性格特征进行交友匹配，对人物性格特征进行分类，为请求用 户匹配到的是爱好相近、性格合适的用户。但是，该方案具有以下局限性：
[0011] 1、在性格特征判断上，是通过用户访问的网站、搜索的关键字、在论坛或即时聊天 工具上的发言及一段时间内访问某网站或论坛的次数进行分析判断；或者通过用户在微 博、论坛等社交网络中的交流进行进一步分析判断。这样判断的样本量太多太杂，而且用户 一段时期内用户访问的网站、搜索的关键字也会根据目前的热门事件或服务商推送的内容 进行被动的选择，既不科学也很主观，不能客观的反映用户的性格特征。
[0012] 2、在筛选性格符合度时是通过比较距离较近的用户与请求用户之间兴趣爱好的 耦合指数，进而判断兴趣爱好耦合指数高的用户与请求用户之间的性格是否存在冲突之 处，筛选出与请求用户之间没有性格冲突的用户，得到性格符合度最高的几个用户发送给 请求用户。这样的方案使得距离较远的用户无法建立交友组网的目的。
[0013]喜好哪种类型的音乐是一种能很客观的反映一个人的性格特征的工具，剑桥大学 心理博士贾森?伦特费劳在2011年11月22日指出喜好不同音乐的人，性格也不同，研究 人员对25万名音乐爱好者调查发现：古典音乐爱好者安静友好但是不善于运动；摇滚乐 迷，往往是天生反叛；流行音乐爱好者则传统，善于与人交往，但缺少智慧；电子音乐迷，表 现为有一点点神经过敏；倘若你接交了新伙伴想简单了解新伙伴，通过他（她）所喜欢的音 乐类型也是个有效的方法。
[0014] 如何能更加科学和客观地实现特定用户之间建立社交联系，根据音乐情感特征与 用户情感特征相匹配就是一种新的方案。但目前针对音乐情感特征进行分类，进而为用户 建立社交联系的相关技术方案，还没有相关文献公开报道或刊出。
【发明内容】
[0015] 本发明所要解决的技术问题是：为了更加科学和客观地实现特定用户之间建立社 交联系，提出一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索方法。
[0016] 本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0017] 一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，具体步骤如下：
[0018] 步骤A、采集原始音乐信号，进行信号处理后得到关于该音乐信号的半音高序列 图，作为该音乐的原始情感特征；
[0019] 步骤B、根据步骤A提取出的原始情感特征对用户日常阶段性行为进行数据挖掘， 形成该用户的旋律情感特征码字；
[0020] 步骤C、采用无线智能终端WIT上的用户代理Agent软件向服务器进行注册，并将 出现频率最高的若干组旋律情感特征码字发送给服务器；
[0021] 步骤D、用户注册成功后，采用服务器或安装在WIT上的用户代理Agent软件，根据 不同用户的旋律情感特征码字计算用户之间的情感特征匹配度；结合该注册用户的其他匹 配约束条件，将符合条件的用户搜索出来并按情感特征匹配度排序，推荐给注册用户进行 选择。
[0022] 进一步的，本发明的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，步骤A 具体包括如下步骤：
[0023] 步骤A1、音频采集：将所有原始多媒体格式转换为标准的线性PCM格式以归一化 处理；
[0024] 步骤A2、分帧、加窗处理：采用海明窗模式对原始音乐信号进行样值序列分帧，得 到若干基于时间序列的数据帧，并进行快速傅氏变换FFT，得到频率数据帧序列；
[0025] 步骤A3、端点检测：在频域内，设定一检测门限对于步骤A2得到数据帧进行端点 检测，判断是否为语音和音乐，将判断为语音的忽略处理，将判断为音乐的数据自乘以获得 功率阵，并进行取对数变化获得对数功率谱；
[0026] 步骤A4、提取基频：在对数功率谱中提取信号基频，并转化为半音，最终得到半音 高序列图，作为该音乐的原始情感特征。
[0027] 进一步的，本发明的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，步骤B 中用户的旋律情感特征码字形成过程如下：
[0028] 步骤B1、划分每一时间段的原始半音高序列，统计其单位音符总数；
[0029] 步骤B2、统计平均音高差，获得上限和下限；
[0030] 步骤B3、按照预设的规则，以贝叶斯分类方法对单位音符数和平均音高差进行划 档，重新归类，获取本首音乐的音乐情感特征；
[0031] 步骤B4、对步骤B3获得情感特征进行HASH编码，生成用户旋律情感特征码字并保 存。
[0032] 进一步的，本发明的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，步骤D 中根据不同用户的旋律情感特征码字计算情感特征匹配度具体为：
[0033] 步骤D1、统计每个用户出现频率最高的c组旋律情感特征码字，记录为TOPc，c为 大于4的自然数；
[0034] 步骤D2、利用步骤B3中的划档法，对不同用户提交的TOPc进行特征信息匹配，匹 配公式如下：
[0035]
【权利要求】
1. 一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特征在于：具体步骤如 下： 步骤A、采集原始音乐信号，进行信号处理后得到关于该音乐信号的半音高序列图，作 为该音乐的原始情感特征； 步骤B、根据步骤A提取出的原始情感特征对用户日常阶段性行为进行数据挖掘，形成 该用户的旋律情感特征码字； 步骤C、采用无线智能终端WIT上的用户代理Agent软件向服务器进行注册，并将出现 频率最高的若干组旋律情感特征码字发送给服务器； 步骤D、用户注册成功后，采用服务器或安装在WIT上的用户代理Agent软件，根据不同 用户的旋律情感特征码字计算用户之间的情感特征匹配度；结合该注册用户的其他匹配约 束条件，将符合条件的用户搜索出来并按情感特征匹配度排序，推荐给注册用户进行选择。
2. 根据权利要求1所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特 征在于：步骤A具体包括如下步骤： 步骤A1、音频采集：将所有原始媒体格式转换为标准的线性PCM格式以归一化处理； 步骤A2、分帧、加窗处理：采用海明窗模式对原始音乐信号进行样值序列分帧，得到若 干基于时间序列的数据帧，并进行快速傅氏变换FFT，得到频率数据帧序列； 步骤A3、端点检测：在频域内，设定一检测门限对于步骤A2得到数据帧进行端点检测， 判断是否为语音和音乐，将判断为语音的忽略处理，将判断为音乐的数据自乘以获得功率 阵，并进行取对数变化获得对数功率谱； 步骤A4、提取基频：在对数功率谱中提取信号基频，并转化为半音，最终得到半音高序 列图，作为该音乐的原始情感特征。
3. 根据权利要求1所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特 征在于：步骤B中用户的旋律情感特征码字形成过程如下： 步骤B1、划分每一时间段的原始半音高序列，统计其单位音符总数； 步骤B2、统计平均音高差，获得上限和下限； 步骤B3、按照预设的规则，以贝叶斯分类方法对单位音符数和平均音高差进行划档，重 新归类，获取本首音乐的音乐情感特征； 步骤B4、对步骤B3获得情感特征进行HASH编码，生成用户旋律情感特征码字并保存。
4. 根据权利要求3所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特 征在于：步骤D中根据不同用户的旋律情感特征码字计算情感特征匹配度具体为： 步骤D1、统计每个用户出现频率最高的c组旋律情感特征码字，记录为TOPc，c为大于 4的自然数； 步骤D2、利用步骤B3中的划档法，对不同用户提交的TOPc进行特征信息匹配，匹配公 式如下：
其中，P为综合匹配度，η为旋律情感特征在TOPc中每组出现的次数，N为旋律情感特 征在c组出现的总次数，m为每组的编号，{xl，yl}为特征数组；α为比例系数，由用户自行 设定单位音符数以及平均音高差所占的权重决定。
5. 根据权利要求4所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特 征在于：步骤C的注册过程如下： 步骤C1、安装在无线智能终端WIT上的用户代理Agent首先向通过无线方式接入的服 务器发出用户注册信息；注册成功后，服务器返回确认信息； 步骤C2、发送已注册用户当前最新的TOPc给服务器，服务器更新成功后返回确认信 息； 步骤C3、通过用户代理Agent设置其他匹配约束条件给服务器，服务器更新成功后返 回确认信息，其他匹配约束条件包括性别、年龄段、爱好以及对地域、地理距离门限的要求 信息。
6. 根据权利要求5所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特 征在于：在执行步骤D时，采用以下方式进行： 步骤EL1、两个或以上的WIT终端关闭网络在线功能，直接通过无线终端的短距离无 线通信接口进行数据传输； 步骤EL2、主用户的代理Agent以周期信号模式发出广播消息； 步骤EL3、接收到广播消息的从用户的代理Agent发出握手信号，对方发出确认消息； 步骤EL4、从用户的代理Agent提交自己的TOPc情感特征码字序列，由主用户的代理 Agent进行情感特征匹配度计算，并结合双方用户提交的其他匹配约束条件，确定是否匹配 成功：如果匹配成功后，主用户的代理Agent发出匹配成功消息，将主用户联系方式发送给 从用户的代理Agent，从用户的代理Agent返回包含从用户联系方式的确认消息。
7. 根据权利要求5所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特 征在于：在执行步骤D时，采用以下方式进行： 步骤E2. 1、多个用户的WIT终端以无线3G/4G接入在线MEM服务器，通过用户代理Agent获得地理位置信息，已注册用户的代理Agent首先需要登录MEM服务器； 步骤E2. 2、多个在线用户实时更新用户原先设置的交友匹配约束条件，并实时发送地 址位置信息给MEM服务器； 步骤E2. 3、MEM服务器对当前在线用户进行多用户情感特征匹配度计算，同时对比地 理位置信息数据，根据具体匹配约束条件获得最佳匹配推荐； 步骤E2. 4、搜索匹配成功后，MEM服务器将相应信息发送给相关WIT终端的用户代理Agent。
8. 根据权利要求2所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特 征在于：步骤A2中是以30ms为单一帧，采用重叠系数为1/3的海明窗模式对原始音乐文件 进行样值序列分帧。
9. 根据权利要求2所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其特 征在于：所述步骤A3中检测门限为短时帧的平均能量的10%，S卩：尽=l〇%x；^AV(/?)， m=0 其中Et为门限值，Xn为音乐帧的频点幅值，N为音乐帧的频点数，m为编号，m取0到N-I。
10. 根据权利要求4所述的一种基于音乐情感特征匹配的社交网络搜索交友方法，其 特征在于：所述c的取值为5。
【文档编号】H04L29/06GK104317865SQ201410550116
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年10月16日 优先权日:2014年10月16日
【发明者】林晓勇, 吴维波, 俞洋, 朱园园, 金玲, 杨晨阳 申请人:南京邮电大学