[發明專利]基于聚類分析的個性化音樂協同創作匹配方法及系統

有效

• 申請號: 201711165273.1
• 申請日: 2017-11-21
• 公開（公告）號: CN108009218B
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 王一歌;溫錦雄
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 王東東

1.基于聚類分析的個性化音樂協同創作匹配方法，其特征在于，具體如下步驟：

S1用戶輸入和編輯樂譜音階序列信息；

S2將用戶輸入的樂譜音階序列信息進行聚類分析，按照目前主流的音階類型與用戶輸入的樂譜音階序列的相似度進行聚類處理，從而將所有在線用戶歸類到某一聚簇中，進一步得到音階序列特征向量；

S3計算當前用戶與聚簇間其他用戶輸入的樂譜音階序列信息的相似度，當前用戶獲得聚簇間按照輸入序列相似度從大到小排序的前k個相似用戶，然后將k個用戶作為當前用戶的候選匹配對象；

所述S3中，計算當前用戶與聚簇間其他用戶輸入的樂譜音階序列信息的相似度，具體為：

S3.1初始化設定當前樂譜音階序列信息的主流類型；

S3.2根據每個初始音階類型，得到對應的向量其中n為該音階類型中音階的個數，另外用變量w來記錄用戶序列中出現不屬于該音階類型音階的個數；

S3.3將用戶輸入的音階序列的每一個音階依次 與初始音樂類型進行比對，若輸入音階屬于當前初始音樂類型的某一音階，則對應向量值加1，否則當前對應的變量w加1；

S3.4找出變量w值最小的音階類型，按照音階類型劃分到聚簇中，即用戶劃分到最相似的音階類型聚簇中；

S3.5保留用戶所屬音階類型對應的向量用于作為該用戶的特征向量；

S4當前用戶向候選匹配用戶發送配對請求，同意則建立網絡連接，以與音樂風格相近的用戶進行交互。

2.根據權利要求1所述的基于聚類分析的個性化音樂協同創作匹配方法，其特征在于，所述主流的音階類型包括Ionian，Dorian，Phrygian，Lydian，Mixolydian，Aeolian，Locrian以及五聲音階，全音階及半音階。

3.根據權利要求1所述的基于聚類分析的個性化音樂協同創作匹配方法，其特征在于，當前用戶獲得聚簇間按照輸入序列相似度從大到小排序的前k個相似用戶，具體步驟如下：

S4.1獲取當前用戶在步驟S3中得到的特征向量用該特征向量依次與聚簇間其他每個用戶的特征向量進行相似度計算

S4.2當前用戶依次與聚簇間其他用戶計算相似度后，按照相似度大小將其他用戶從大到小依次排列，取出前k個用戶，即為與當前用戶音樂偏好類似的近鄰用戶。

4.根據權利要求3所述的基于聚類分析的個性化音樂協同創作匹配方法，其特征在于，所述相似度計算采用相鄰knn計算法，具體為余弦相似度方法，計算兩個用戶間特征向量的夾角，余弦值越大表明兩個用戶特征越相似。

5.根據權利要求1所述的基于聚類分析的個性化音樂協同創作匹配方法，其特征在于，找到兩個以上的w值相等的音階類型，且音階類型中的音階個數也相等，則用戶可以劃分到任意一個聚簇。

6.根據權利要求1所述的基于聚類分析的個性化音樂協同創作匹配方法，其特征在于，所述K的范圍3-7。

7.一種實現權利要求1-6任一項所述的基于聚類分析的個性化音樂協同創作匹配系統，包括客戶端及服務器，其特征在于，

所述客戶端包括：

音階輸入編輯模塊：用于用戶輸入和編輯樂譜音階序列信息；

合并模塊：用于將匹配用戶輸入的音階序列與當前用戶的音階序列進行合并，生成合奏版本的音階序列；

播放模塊：用于播放音階序列；

通訊模塊：用于與服務器端進行數據通訊，同步用戶輸入的最近音階序列到服務器端；

所述通訊模塊分別與音階輸入編輯模塊、合并模塊及播放模塊連接；

所述服務器包括：

接入模塊：與客戶端連接，用于完成用戶登錄驗證；

聚類分析模塊：用于對用戶輸入的音階序列分析，并將用戶劃分為某一給定的初始聚簇中；

推薦模塊:用于計算當前用戶在所屬聚簇間其他用戶的相似度，并利用knn算法獲取當前用戶的前k個近鄰用戶，從而為用戶推薦音樂偏好相近的匹配用戶；

存儲模塊:存儲用戶歷史輸入音階序列，以及用戶身份信息，匹配記錄；

緩存模塊:緩存用戶當前的推薦列表，并進行動態的列表更新；

同步更新模塊:用于更新用戶上傳的最新音階序列版本，并同步到與當前用戶匹配的其他用戶上的音階序列信息，每次用戶上傳提交的音階序列都有唯一的版本號標識；

其中存儲模塊與緩存模塊相互連接，所述存儲模塊與緩存模塊分別與推薦模塊、聚類分析模塊及同步更新模塊相互連接，所述推薦模塊、聚類分析模塊及同步更新模塊分別與接入模塊相互連接。