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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请提供一种音乐识别模型的训练方法、音乐识别方法及相关设备，用于解决训练得到的音乐识别模型的识别准确性较低的问题。该方法至少包括：音乐识别模型包括：已训练的特征提取子模型和文本识别子模型，以及待训练的特征映射子模型；对待训练的音乐识别模型的每轮迭代训练包括：采用特征映射子模型，将特征提取子模型提取的频谱特征映射为描述文本特征；描述文本特征，用于描述样本音频片段的多种训练音乐属性；基于采用文本识别子模型基于描述文本特征识别的训练音乐描述与相应的样本音乐描述之间的差异，调整特征映射模块的模型参数。仅针对特征映射子模型进行训练，降低了音乐领域下的样本数据的数量需求，提高了音乐识别模型的识别准确性。
主权项：1.一种音乐识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本数据集；其中，每个所述样本数据包括：相应的样本音乐片段，以及包含所述样本音乐片段的多种样本音乐属性的样本音乐描述；基于所述样本数据集，对待训练的音乐识别模型进行多轮迭代训练；其中，所述音乐识别模型包括：已训练的特征提取子模型和文本识别子模型，以及待训练的特征映射子模型；每轮迭代训练包括：采用所述特征提取子模型，提取所述样本音乐片段呈现出的频谱特征；基于所述特征映射子模型在本轮训练中的模型参数，获得所述特征映射子模型学习的各个属性频谱特征与各个属性文本特征之间的第一映射关系；其中，每个所述属性文本特征表征多种参考音乐属性中的一种；基于所述第一映射关系，将获得的频谱特征映射为多个属性文本特征；其中，所述多个属性文本特征表征所述多种参考音乐属性中的多种训练音乐属性；融合获得的多个属性文本特征，生成描述文本特征；其中，所述描述文本特征，用于描述所述样本音乐片段的所述多种训练音乐属性；采用所述文本识别子模型，识别所述描述文本特征，获得训练音乐描述；基于获得的训练音乐描述与相应的样本音乐描述之间的差异，调整所述特征映射子模型的模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 一种音乐识别模型的训练方法、音乐识别方法及相关设备
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