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[發明專利]歌詞識別方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質在審

專利信息
申請號: 202111465773.3 申請日: 2021-12-03
公開(公告)號: CN114141250A 公開(公告)日: 2022-03-04
發明(設計)人: 洛晉申;張培熙;黨正軍 申請(專利權)人: 廣州酷狗計算機科技有限公司
主分類號: G10L15/26 分類號: G10L15/26;G10L15/14;G10L15/16
代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413 代理人: 孫翠賢;孟維娜
地址: 510655 廣東省廣州*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 歌詞 識別 方法 裝置 電子設備 可讀 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種歌詞識別方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取待識別歌詞的目標音頻;

從所述目標音頻中,選取待分析音頻片段;其中,所述待分析音頻片段為屬于唱歌類型的片段;

對所述待分析音頻片段進行語音識別,得到識別結果;

基于所得到的識別結果,生成所述目標音頻的歌詞內容。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,從所述目標音頻中,選取待分析音頻片段,包括:

從所述目標音頻中,提取多個音頻片段;其中,所述多個音頻片段的片段內容覆蓋所述目標音頻的音頻內容;

對各個音頻片段進行音頻類型識別,得到各個音頻片段對應的識別結果;其中,所述音頻類型識別所針對的音頻類型包括唱歌類型;

確定所對應識別結果為唱歌類型的音頻片段,作為待分析音頻片段。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述對各個音頻片段進行音頻類型識別,得到各個音頻片段對應的識別結果,包括:

針對每一音頻片段,將該音頻片段的音頻數據輸入預先訓練的分類模型,得到該音頻片段對應的識別結果;

其中,所述分類模型為預先基于樣本音頻和類型標簽所訓練的分類模型,所述類型標簽包括唱歌類型。

4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述從所述目標音頻中,提取多個音頻片段,包括:

采用滑動窗口,從所述目標音頻中依此選取具有指定長度的各個音頻片段,其中,所述指定長度為滑動窗口的窗口大小。

5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述滑動窗口的滑動步長小于所述窗口大小。

6.根據權利要求1-5任一項所述的方法,其特征在于,所述待分析音頻片段的數量為多個;

所述對所述待分析音頻片段進行語音識別,得到識別結果,包括:

若多個待分析音頻片段中,存在符合預定整合條件的各個目標片段,則獲取各個目標片段對應的整合片段,其中,所述預定整合條件包括:音頻時間連續且相鄰片段存在重疊的音頻時間;所述整合片段為所述目標音頻中以第一時間點為起始時間點,以第二時間點為終止時間點的音頻片段,所述第一時間點為各個目標片段的起始時間點的最小值,所述第二時間點為各個目標片段的終止時間點的最大值;

對所述整合片段以及其他待分析音頻片段,分別進行語音識別,得到識別結果;其中,其他待分析音頻片段為除各個目標片段以外的待分析音頻片段。

7.根據權利要求1-5任一項所述的方法,其特征在于,所述基于所得到的識別結果,生成所述目標音頻的歌詞內容,包括:

對所識別得到的識別結果進行糾錯處理;

利用糾錯處理后的識別結果,構成所述目標音頻的歌詞內容。

8.一種歌詞識別裝置,其特征在于,所述裝置包括:

獲取模塊,用于獲取待識別歌詞的目標音頻;

選取模塊,用于從所述目標音頻中,選取待分析音頻片段;其中,所述待分析音頻片段為屬于唱歌類型的片段;

識別模塊,用于對所述待分析音頻片段進行語音識別,得到識別結果;

生成模塊,用于基于所得到的識別結果,生成所述目標音頻的歌詞內容。

9.一種電子設備,其特征在于,包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線,其中,處理器,通信接口,存儲器通過通信總線完成相互間的通信;

存儲器,用于存放計算機程序;

處理器,用于執行存儲器上所存放的程序時,實現權利要求1-7任一所述的方法步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質內存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-7任一所述的方法步驟。

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