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申请/专利权人：牡丹江师范学院

摘要：本发明属于电视点播数据处理领域，涉及一种基于音乐节奏的视频生成方法及系统、电视点播方法，包括步骤1，获取视频资源片段，整合分析视频资源片段，为每一个视频资源片段进行情绪分类并且添加情绪标签；步骤2，获取音乐音频数据，基于音乐音频数据节奏识别音乐音频数据的情绪分类并且添加情绪标签，具体实施步骤：应用音乐信息检索分析音乐的旋律线条和和弦进程，通过识别旋律模式和和弦进展，来提取情感特征；步骤3，按照音乐音频数据的情绪标签为音乐音频数据分配具有相同的情绪标签的视频资源片段，并且定义为目标视频资源片段；步骤4，分析目标视频资源片段之间的逻辑性并且将目标视频资源片段进行排序，然后生成一个完整的目标视频。

主权项：1.基于音乐节奏的视频生成方法，其特征在于，包括步骤：步骤1，获取视频资源片段，整合分析视频资源片段，为每一个视频资源片段进行情绪分类并且添加情绪标签；具体步骤包括：对获取的视频资源进行去噪、分辨率适配和帧率标准化处理，应用深度学习模型，对视频片段进行逐帧分析，提取视觉特征，利用音频分析提取视频中的背景音效和人物对话；构建一个多模态情感数据库，多模态情感数据库包含各类情感对应的视觉和听觉特征模板；通过比较视频片段提取的特征与数据库中模板的相似度，实现初步的情绪分类；步骤2，获取音乐音频数据，基于音乐音频数据节奏识别音乐音频数据的情绪分类并且添加情绪标签，具体实施步骤：应用音乐信息检索分析音乐的旋律线条和和弦进程，通过识别旋律模式和和弦进展，来提取情感特征，包括通过频谱分析和旋律跟踪，提取音乐的主旋律线条，利用和声分析识别音乐中的和弦进程，通过计算和声密度和不协和度，进一步区分柔和与紧张的情感氛围，分析节奏模式；为每段音乐构建一个多维情感特征向量，多维情感特征向量中包含了旋律动态性、和声复杂度、节奏模式指标的量化值，通过历史数据分析得到的典型情感关联权重；通过情感特征向量比较不同音乐段落之间的情感倾向，并将其与视频片段的情绪标签进行匹配来提取情感特征；步骤3，按照音乐音频数据的情绪标签为音乐音频数据分配具有相同的情绪标签的视频资源片段，并且定义为目标视频资源片段；步骤4，分析目标视频资源片段之间的逻辑性并且将目标视频资源片段进行排序，然后生成一个完整的目标视频，具体包括：获取目标视频资源片段的场景语境、角色动作、对话内容，建立视频片段间的情境关联图谱；通过情境关联图谱分析，识别视频片段中的关键事件节点和过渡点；采用时间序列分析视频片段的时间顺序对叙事逻辑的影响，利用机器学习预测最佳播放序列，然后从情感连贯性、叙事逻辑、视觉效果多个维度对排序后的视频序列进行评估；基于机器学习模型的反馈进行微调，直至达到最优排序。

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