[發明專利]一種基于用戶評論信息的音樂播放完成度分析方法

有效

• 申請號: 201810255082.2
• 申請日: 2018-03-26
• 公開（公告）號: CN108512701B
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 汪建成
• 申請（專利權）人: 校寶在線（杭州）科技股份有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L29/08;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于用戶評論信息的音樂播放完成度分析方法。它提取音樂的音頻和評論信息訓練音樂播放完成度的評估模型，然后對于新用戶，加載音樂的音頻和評論信息，利用訓練得到的評估模型進行音樂播放完成度的評估，在播放預載入的時候根據評估結果進行下載，其過程包括兩個部分：一是建立音樂播放完成度的評估模型，二是通過音樂播放完成度的評估模型分析新用戶對音樂的播放完成度。本發明的有益效果是：可以節省使用網絡環境，特別是在某些特定的網絡場景下，節省網絡傳輸的壓力，而且能為用戶節省流量，提升用戶體驗。

技術領域

本發明涉及在線音樂播放相關技術領域，尤其是指一種基于用戶評論信息的音樂播放完成度分析方法。

背景技術

聽音樂已經成為一種很普遍的休閑方式，用戶收聽音樂通常有兩種方式，一種是使用播放器播放本地的音樂文件，另一種是使用軟件收聽在線的音樂。聽在線音樂的時候需要通過網絡把音樂的音頻文件傳輸到本地進行播放，這個過程需要耗費網絡資源。很多在線音樂都是在打開音樂的時候就下載整首音樂文件，但是有的用戶只聽很少一部分就選擇更換音樂，這樣導致了網絡資源的浪費。現在很多在線音樂網站都支持評論，即用戶在聽音樂的時候對音樂發表自己的看法，這些評論信息可以評估一個用戶對一首音樂的喜歡程度，以預測用戶對新音樂的播放完成度，根據預測到的完成度智能的加載網絡音樂文件到本地，這樣可以有效的節省網絡傳輸。

現有的技術中還沒有通過評論信息分析音樂播放完成度的方案。

發明內容

本發明是為了克服現有技術中存在上述的不足，提供了一種能夠有效節省網絡傳輸的基于用戶評論信息的音樂播放完成度分析方法。

為了實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于用戶評論信息的音樂播放完成度分析方法，提取音樂的音頻和評論信息訓練音樂播放完成度的評估模型，然后對于新用戶，加載音樂的音頻和評論信息，利用訓練得到的評估模型進行音樂播放完成度的評估，在播放預載入的時候根據評估結果進行下載，其過程包括兩個部分：一是建立音樂播放完成度的評估模型，二是通過音樂播放完成度的評估模型分析新用戶對音樂的播放完成度。

本發明通過對音樂的音頻文件和評論信息數據建模，最終評估出新用戶對某個特定音樂的播放完成度，評估結果用于智能預載網絡音樂數據，在播放預載入的時候根據評估結果進行下載，這樣可以節省使用網絡環境，特別是在某些特定的網絡場景下，節省網絡傳輸的壓力，而且能為用戶節省流量，提升用戶體驗。

作為優選，建立音樂播放完成度的評估模型，具體操作步驟如下：

(11)加載音樂的音頻文件，并判斷該音樂的播放歷史是否大于1000次；

(12)加載音樂的評論信息，并記錄包括評論條數和評論文本在內的音樂評論狀態，判斷評論條數是否大于1000條；

(13)加載情感詞典、文本分詞、去停用詞，利用詞嵌入、卷積神經網絡CNN、長短期記憶網絡LSTM提取音樂的用戶評論信息特征，最終得到表征評論文本的128維的向量；把音樂的音頻文件轉化成頻譜，提取音樂的39維MFCC系數：其中13維靜態系數、13維一階差分系數和13維二階差分系數，組成音樂文件的音頻特征向量；

(14)利用提取的評論信息的文本特征和音頻特征，以播放歷史中的以往播放完成度為訓練目標，通過深度學習訓練得到音樂播放完成度的評估模型。

作為優選，在步驟(11)中，如果播放歷史大于1000次，則進入到步驟(12)中；如果播放歷史不大于1000次，則給出默認的音樂播放完成度信息，并進入到步驟(14)中，所述默認的音樂播放完成度信息指的是：音樂的整個播放時長等分為四份，按照音樂播放順序每次預加載一份。