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申请/专利权人：腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种歌曲的特征提取模型训练方法、歌曲识别方法及相关设备，用于提升对歌曲识别的准确率。本申请实施例中歌曲的识别方法，包括：获取目标音频片段；提取出所述目标音频片段的歌词向量；提取出所述目标音频片段的目标嵌入向量；将所述目标音频片段的歌词向量和目标嵌入向量输入至特征提取模型，得到所述目标音频片段的融合向量；根据所述目标音频片段的融合向量，与数据库中每首歌曲的多个音频片段分别对应的多个融合向量，识别出与所述目标音频片段最相似的歌曲。

主权项：1.一种歌曲的特征提取模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练集中待训练音频片段的第一目标嵌入向量，所述第一目标嵌入向量为所述待训练音频片段的频域特征向量；获取所述训练集中待训练音频片段的第一歌词向量；将对应于待训练音频片段的所述第一目标嵌入向量和所述第一歌词向量，输入至初始神经网络的编码层，得到对应于待训练音频片段的融合向量；将待训练音频片段的所述融合向量输入至所述初始神经网络的解码层，得到对应的第二目标嵌入向量和第二歌词向量；基于所述第二目标嵌入向量、所述第一目标嵌入向量、所述第二歌词向量及所述第一歌词向量计算目标损失值；根据所述目标损失值更新所述初始神经模型的模型参数，得到更新后的神经网络模型；若所述更新后的神经网络模型符合收敛条件，则输出所述更新后的神经网络模型中的编码层作为特征提取模型，所述特征提取模型用于提取目标音频片段的融合向量，以用于与数据库中每首歌的多个音频片段分别对应的多个融合向量进行比对，以识别出与所述目标音频片段最相似的歌曲；所述获取训练集中待训练音频片段的第一目标嵌入向量，包括：将训练集中的所述待训练音频片段执行时域与频域之间的特征转换，以获取所述待训练音频片段的频域特征；将所述待训练音频片段的频域特征输入至KDTN神经网络，得到所述待训练音频片段的第一目标嵌入向量，其中，所述KDTN神经网络包括：Key-invariantConvolutionNeuralNetwork，用于将所述待训练音频片段的频域特征转换为关键的恒常量序列；DilatedTemporalpyramidConvolutionNetwork，用于利用音乐中的局部时间环境；TemporalSelf-Attention，用于利用音乐中的全局时间环境；Averagepool，用于对接收到的特征做下采样，以对特征做降维处理。

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权利要求：

百度查询： 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 歌曲的特征提取模型训练方法、歌曲识别方法及相关设备