基于深度学习的音乐推荐算法的研究
这是一篇关于冷启动,深度学习,数字音乐,推荐系统的论文, 主要内容为近年来,深度学习方法快速发展,其中卷积神经网络在NLP、图像识别等众多领域里被广泛应用,而在音乐推荐领域中由于音乐音频特征难以被充分利用,造成推荐效果不佳,并且由于现如今大部分的音乐推荐算法仅通过用户的显式反馈或是隐式反馈进行音乐推荐,没有充分利用音乐标签信息特征,这使得用户偏好预测的准确率较低,并且很难实现个性化的推荐,因此,本文提出一种基于卷积神经网络同时结合多种音乐标签信息特征的推荐方法。本文提出的推荐算法的基本思路是:首先利用隐语义模型矩阵分解的方法构建出用户偏好模型;接着对系统中的音频资源进行预处理,并提取出能够代表音乐特征的梅尔频谱图,利用卷积神经网络对音乐音频特征进行提取并融合音乐的多种信息(歌手ID、发表年份等等),将音乐隐性特征向量与用户隐性特征向量做内积运算,获取用户偏好得分,根据偏好得分进行推荐列表的TOPN排序,实现对用户的个性化推荐。本文对所提出的推荐算法进行了系统性的实验,利用了MSD中的用户-音乐数据集,在卷积神经网络模型基础上,利用Embedding层结合了多种音乐标签信息,得到本实验所用的网络模型结构。最后对模型进行了训练测试,以误差率、准确率、召回率、F1值作为推荐质量的评判指标,实验结果表明,本文提出的推荐算法在不同评价指标中均优于其他模型,具有一定的可行性与有效性。相比于其他推荐算法,本文充分利用了深度神经网络自动提取特征的强大优势,从音频内容中获取更高层的音乐特征表示,同时利用Embedding层融入了多种音乐标识信息,使模型具有更强的可扩展性,构建出了更完整的特征体系,提高了音乐推荐的推荐质量。
数字音乐作品许可使用研究
这是一篇关于数字音乐,数字音乐版权,许可模式,版权交易的论文, 主要内容为从传统的音乐发展到现在的数字音乐,中国音乐市场经历了一个漫长的发展过程,音乐作品的许可使用在其中发挥着不可替代的作用,使得音乐作品本身的价值得到发挥,也使创作者获得应有的报酬,许可使用的合理利用使得中国音乐市场更加高效、规范。如果不合理利用许可方式,许可方式滞后于社会发展,将导致传播许可效率低下,市场失灵,作品价值快速流失,版权拥有者、数字音乐服务商和用户之间利益平衡被打破,版权市场由此失去控制。为了解决这一系列的问题,我国需要在立法上、市场监管上完善许可使用模式的创新,以平衡三者之间的利益关系,保证我国音乐市场稳定发展。由此,在当今现存的数字音乐许可模式基础上,分析其现状,发现症结所在,并究其原因,解决与我国数字技术下许可模式不相宜的地方,提出解决的具体方法,探索符合数字音乐发展的新型许可模式,从而继续保持并加大音乐价值的流通。在数字音乐这样的一个大环境下,音乐市场产生了种种问题,引发各界讨论。此时迫切需要国家、市场完善数字音乐作品许可模式。文章简单介绍数字音乐作品许可模式的相关概念,分析了三种许可方式的现状,从中找出与现在音乐发展相悖的地方,并究其原因,为完善数字音乐作品许可模式提供了合理的理论依据。然后对美国的音乐作品许可模式进行了实证研究,在我国的立法经验和改革的基础上,借鉴其先进实践经验,为我国的数字音乐作品许可模式建立新的发展和新的路径提供新思路。相对比之下,从美国数字音乐许可制度中得到启示,通过加强许可效率与传播效率相协调、弥补录音制品法定许可的不足、完善集体管理许可使用、调整独家许可机制等措施,建设符合我国国情的数字音乐许可模式道路。在完善这些许可使用模式基础上,建议建立“音乐电商平台模式”,此种类似“淘宝”的许可交易平台,可以树立用户的付费意识、对加快作品流通、对提高作品许可效率有很大的帮助,同时更能让许可费机制更加透明、公开。本文将从四个部分分别阐述进行数字音乐作品许可制度内容。
数字音乐作品许可使用研究
这是一篇关于数字音乐,数字音乐版权,许可模式,版权交易的论文, 主要内容为从传统的音乐发展到现在的数字音乐,中国音乐市场经历了一个漫长的发展过程,音乐作品的许可使用在其中发挥着不可替代的作用,使得音乐作品本身的价值得到发挥,也使创作者获得应有的报酬,许可使用的合理利用使得中国音乐市场更加高效、规范。如果不合理利用许可方式,许可方式滞后于社会发展,将导致传播许可效率低下,市场失灵,作品价值快速流失,版权拥有者、数字音乐服务商和用户之间利益平衡被打破,版权市场由此失去控制。为了解决这一系列的问题,我国需要在立法上、市场监管上完善许可使用模式的创新,以平衡三者之间的利益关系,保证我国音乐市场稳定发展。由此,在当今现存的数字音乐许可模式基础上,分析其现状,发现症结所在,并究其原因,解决与我国数字技术下许可模式不相宜的地方,提出解决的具体方法,探索符合数字音乐发展的新型许可模式,从而继续保持并加大音乐价值的流通。在数字音乐这样的一个大环境下,音乐市场产生了种种问题,引发各界讨论。此时迫切需要国家、市场完善数字音乐作品许可模式。文章简单介绍数字音乐作品许可模式的相关概念,分析了三种许可方式的现状,从中找出与现在音乐发展相悖的地方,并究其原因,为完善数字音乐作品许可模式提供了合理的理论依据。然后对美国的音乐作品许可模式进行了实证研究,在我国的立法经验和改革的基础上,借鉴其先进实践经验,为我国的数字音乐作品许可模式建立新的发展和新的路径提供新思路。相对比之下,从美国数字音乐许可制度中得到启示,通过加强许可效率与传播效率相协调、弥补录音制品法定许可的不足、完善集体管理许可使用、调整独家许可机制等措施,建设符合我国国情的数字音乐许可模式道路。在完善这些许可使用模式基础上,建议建立“音乐电商平台模式”,此种类似“淘宝”的许可交易平台,可以树立用户的付费意识、对加快作品流通、对提高作品许可效率有很大的帮助,同时更能让许可费机制更加透明、公开。本文将从四个部分分别阐述进行数字音乐作品许可制度内容。
数字音乐作品许可使用研究
这是一篇关于数字音乐,数字音乐版权,许可模式,版权交易的论文, 主要内容为从传统的音乐发展到现在的数字音乐,中国音乐市场经历了一个漫长的发展过程,音乐作品的许可使用在其中发挥着不可替代的作用,使得音乐作品本身的价值得到发挥,也使创作者获得应有的报酬,许可使用的合理利用使得中国音乐市场更加高效、规范。如果不合理利用许可方式,许可方式滞后于社会发展,将导致传播许可效率低下,市场失灵,作品价值快速流失,版权拥有者、数字音乐服务商和用户之间利益平衡被打破,版权市场由此失去控制。为了解决这一系列的问题,我国需要在立法上、市场监管上完善许可使用模式的创新,以平衡三者之间的利益关系,保证我国音乐市场稳定发展。由此,在当今现存的数字音乐许可模式基础上,分析其现状,发现症结所在,并究其原因,解决与我国数字技术下许可模式不相宜的地方,提出解决的具体方法,探索符合数字音乐发展的新型许可模式,从而继续保持并加大音乐价值的流通。在数字音乐这样的一个大环境下,音乐市场产生了种种问题,引发各界讨论。此时迫切需要国家、市场完善数字音乐作品许可模式。文章简单介绍数字音乐作品许可模式的相关概念,分析了三种许可方式的现状,从中找出与现在音乐发展相悖的地方,并究其原因,为完善数字音乐作品许可模式提供了合理的理论依据。然后对美国的音乐作品许可模式进行了实证研究,在我国的立法经验和改革的基础上,借鉴其先进实践经验,为我国的数字音乐作品许可模式建立新的发展和新的路径提供新思路。相对比之下,从美国数字音乐许可制度中得到启示,通过加强许可效率与传播效率相协调、弥补录音制品法定许可的不足、完善集体管理许可使用、调整独家许可机制等措施,建设符合我国国情的数字音乐许可模式道路。在完善这些许可使用模式基础上,建议建立“音乐电商平台模式”,此种类似“淘宝”的许可交易平台,可以树立用户的付费意识、对加快作品流通、对提高作品许可效率有很大的帮助,同时更能让许可费机制更加透明、公开。本文将从四个部分分别阐述进行数字音乐作品许可制度内容。
基于音域模型的智能音乐推荐系统设计与实现
这是一篇关于音频分析,语音处理,推荐系统,数字音乐的论文, 主要内容为随着科学技术的不断发展,人们的生活压力日益加剧。歌曲演唱是演唱者随伴奏歌唱的一种表演形式,因其具有舒缓压力、调节心情等健康价值受到越来越多人的青睐。在歌曲演唱的过程中,由于大部分演唱者未经过专业的声乐训练,不能掌握正确的发声方法,从而“高音上不去,低音下不来”成为演唱时最常见的问题。因此,需要一种音乐推荐方法帮助演唱者避免该类问题。而传统的音乐推荐方法主要以用户收听歌曲为场景,仅为用户推荐其喜欢收听的歌曲。因此,针对传统音乐推荐方法的不足,本文设计并实现了基于音域模型的智能音乐推荐系统。本课题以用户演唱歌曲为场景,旨在为演唱者推荐适合其音域范围的歌曲。从而解决“高音上不去,低音下不来”的问题。该推荐系统推广了传统的仅以用户收听歌曲为场景的音乐推荐范围,具有较高的实用价值。本设计将硬件技术与软件技术相结合共同完成系统相关功能设计。本文的主要工作如下:第一,根据本课题需求,本文设计并实现了基于音域模型的智能音乐推荐系统。本系统由音频采集模块、系统控制模块构成。其中,音频数据的采集由ARM平台实现,通过串口传输音频数据至系统控制模块;系统控制模块主要完成音频数据处理等相关工作,包括实现人声伴奏分离、演唱者的音高提取、音域建模、歌曲推荐等工作。第二,本文提出一种复调音乐中人声音高序列的提取方法。在复调音乐中,将人声音高进行提取。该算法分三步实现:第一步是提取复调音乐中的人声,使用人声伴奏分离技术来实现;第二步是将该人声进行基频序列的提取,通过改进的倒谱法实现。本文对这两种算法均进行了相应的对比实验,并通过实验验证了算法的可实现性和准确性;第三步是利用半音转换公式将基频序列转换为人声音高序列。实验表明本文提出的复调音乐中人声音高序列提取算法能达到实验目的,能准确提取演唱者的音高序列。第三,建立标准音高特征库。在本设计中,确定演唱者基本音准水平与计算音域匹配度时均需要用到歌曲标准音高特征库,因此建立曲库中歌曲的标准音高特征库是至关重要的。第四,建立演唱者的音域模型。在提取了演唱者演唱的音高序列之后与相同时间点的标准音高进行对比,确定演唱者是否唱准,然后通过威尔逊置信区间下界评估演唱者在每个音级上的完成度,进而确定其基本音准水平,最后建立演唱者的音域模型。第五,确定音域匹配度的计算方法。在得到演唱者的音域模型后,需要通过音域匹配度计算方法计算演唱者音域与曲库中各歌曲标准音域的匹配度,进而将音域匹配度较高的歌曲推荐给演唱者演唱。最后经过实例分析,本系统能够根据演唱者的音域模型推荐与该音域模型相似的系统曲目,演唱者在演唱系统推荐歌曲时的基本音准水平均在80.51%以上,验证了本文音乐推荐方法的有效性,满足系统设计需求。
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