【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种歌曲评分方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、歌唱评分可以通过对评价对象的歌声音频进行音色、音准、节奏、气息、颤音、滑音、情感等维度的分析，得到一个综合评分，该综合评分可以使评价对象了解到自己演唱的长处和不足，增加k歌的趣味性。
2、传统技术主要从多个维度对歌曲音频信号进行分析，进而确定歌曲评分，然而，由于信号分析的能力有限，部分维度的评分依据不明确，同时，由于演唱方法、演唱技巧和语种等对歌词发音会产生影响，传统技术得到的歌曲评分存在误差，不利于提高歌曲评分的准确率。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高歌曲评分的准确率的歌曲评分方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种歌曲评分方法，包括：
3、将待评分歌曲和所述待评分歌曲对应的参考歌曲输入至预训练的歌曲评分模型，得到所述待评分歌曲的语义得分和音高得分；所述语义得分表征所述待评分歌曲的音素序列信息和所述参考歌曲的音素序列信息之间的差异程度；所述待评分歌曲的音素序列信息表征所述待评分歌曲的各音频帧针对预设音素集中各音素的后验概率；所述音高得分表征所述待评分歌曲的音高序列信息和所述参考歌曲的音高序列信息之间的差异程度；所述待评分歌曲的音高序列信息表征待评分歌曲的各音频帧针对预设音高集中各音高的后验概率；
4、根据所述语义得分和所述音高得分，确定所述待
5、在其中一个实施例中，所述将待评分歌曲和所述待评分歌曲对应的参考歌曲输入至预训练的歌曲评分模型，得到所述待评分歌曲的语义得分，包括：
6、通过所述预训练的歌曲评分模型中的音素特征提取网络，获取所述待评分歌曲的音素特征信息和所述参考歌曲的音素特征信息；
7、根据所述待评分歌曲的音素特征信息和所述参考歌曲的音素特征信息之间的差异程度，确定所述待评分歌曲的语义得分。
8、在其中一个实施例中，所述根据所述待评分歌曲的音素特征信息和所述参考歌曲的音素特征信息之间的差异程度，确定所述待评分歌曲的语义得分，包括：
9、根据所述待评分歌曲的音素特征信息和所述参考歌曲的音素特征信息，确定动态时间规整距离；
10、根据所述动态时间规整距离、所述待评分歌曲的音素特征信息和所述参考歌曲的音素特征信息，确定归一化参考距离；
11、根据所述归一化参考距离，确定所述待评分歌曲的语义得分。
12、在其中一个实施例中，将待评分歌曲和所述待评分歌曲对应的参考歌曲输入至预训练的歌曲评分模型，得到所述待评分歌曲的音高得分，包括：
13、通过所述预训练的歌曲评分模型中的音高特征提取网络，获取所述待评分歌曲的音高特征信息和所述参考歌曲的音高特征信息；
14、根据所述待评分歌曲的音高特征信息和所述参考歌曲的音高特征信息之间的差异程度，确定所述待评分歌曲的音高得分。
15、在其中一个实施例中，所述根据所述待评分歌曲的音高特征信息和所述参考歌曲的音高特征信息之间的差异程度，确定所述待评分歌曲的音高得分，包括：
16、根据所述参考歌曲的音高特征信息，确定所述参考歌曲中各字对应的持续时间段；
17、根据所述待评分歌曲的音高特征信息，确定所述待评分歌曲在所述持续时间段内的待评分音高信息，以及，根据所述参考歌曲的音高特征信息，确定所述参考歌曲在所述持续时间段内的参考音高信息；
18、根据所述待评分音高信息和所述参考音高信息，确定所述待评分歌曲的音高得分。
19、在其中一个实施例中，所述根据所述待评分音高信息和所述参考音高信息，确定所述待评分歌曲的音高得分，包括：
20、对比所述待评分音高信息和所述参考音高信息，确定所述待评分歌曲中各句对应的句音准确率信息；
21、根据所述句音准确率信息，确定所述待评分歌曲的音高得分。
22、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
23、对所述待评分歌曲进行分句处理，得到所述待评分歌曲对应的至少一个待评分音频片段；
24、提取所述待评分音频片段的梅尔谱特征，获取所述待评分歌曲的演唱者音色特征信息，拼接所述演唱者音色特征信息与所述梅尔谱特征信息，得到所述待评分歌曲的音频特征信息；所述音频特征信息包括音素特征信息和音高特征信息。
25、第二方面，本申请还提供了一种歌曲评分模型的训练方法，所述方法包括：
26、通过待训练的歌曲评分模型，获取样本歌曲的音素序列信息和音高序列信息；
27、获取所述样本歌曲对应的参考歌曲的音素序列信息和音高序列信息；
28、根据所述样本歌曲的音素序列信息和音高序列信息以及所述参考歌曲的音素序列信息和音高序列信息，训练所述待训练的歌曲评分模型。
29、在其中一个实施例中，所述根据所述样本歌曲的音素序列信息和音高序列信息以及所述参考歌曲的音素序列信息和音高序列信息，训练所述待训练的歌曲评分模型，包括：
30、根据所述样本歌曲的音素序列信息和所述参考歌曲的音素序列信息，确定第一损失函数值；
31、根据所述样本歌曲的音高序列信息和所述参考歌曲的音高序列信息，确定第二损失函数值；
32、根据所述第一损失函数值和所述第二损失函数值，确定模型损失函数值；
33、根据所述模型损失函数值，训练所述待训练的歌曲评分模型。
34、在其中一个实施例中，所述获取所述样本歌曲对应的参考歌曲的音素序列信息和音高序列信息，包括：
35、对所述样本歌曲对应的参考歌曲进行分句处理，得到至少一个参考音频片段；
36、提取所述参考音频片段的歌词信息，并根据预设的字典将所述歌词信息转换为所述音素序列信息；
37、根据所述音素序列信息，确定所述音高序列信息。
38、第三方面，本申请还提供了一种歌曲评分装置，包括：
39、预测模块，用于将待评分歌曲和所述待评分歌曲对应的参考歌曲输入至预训练的歌曲评分模型，得到所述待评分歌曲的语义得分和音高得分；所述语义得分表征所述待评分歌曲的音素序列信息和所述参考歌曲的音素序列信息之间的差异程度；所述待评分歌曲的音素序列信息表征所述待评分歌曲的各音频帧针对预设音素集中各音素的后验概率；所述音高得分表征所述待评分歌曲的音高序列信息和所述参考歌曲的音高序列信息之间的差异程度；所述待评分歌曲的音高序列信息表征待评分歌曲的各音频帧针对预设音高集中各音高的后验概率；
40、确定模块，用于根据所述语义得分和所述音高得分，确定所述待评分歌曲的歌曲评分。
41、第四方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种歌曲评分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待评分歌曲和所述待评分歌曲对应的参考歌曲输入至预训练的歌曲评分模型，得到所述待评分歌曲的语义得分，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评分歌曲的音素特征信息和所述参考歌曲的音素特征信息之间的差异程度，确定所述待评分歌曲的语义得分，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将待评分歌曲和所述待评分歌曲对应的参考歌曲输入至预训练的歌曲评分模型，得到所述待评分歌曲的音高得分，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评分歌曲的音高特征信息和所述参考歌曲的音高特征信息之间的差异程度，确定所述待评分歌曲的音高得分，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评分音高信息和所述参考音高信息，确定所述待评分歌曲的音高得分，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种歌曲评分模型的训练方法，其特征在于，所述方
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本歌曲的音素序列信息和音高序列信息以及所述参考歌曲的音素序列信息和音高序列信息，训练所述待训练的歌曲评分模型，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本歌曲对应的参考歌曲的音素序列信息和音高序列信息，包括：
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种歌曲评分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待评分歌曲和所述待评分歌曲对应的参考歌曲输入至预训练的歌曲评分模型，得到所述待评分歌曲的语义得分，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评分歌曲的音素特征信息和所述参考歌曲的音素特征信息之间的差异程度，确定所述待评分歌曲的语义得分，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将待评分歌曲和所述待评分歌曲对应的参考歌曲输入至预训练的歌曲评分模型，得到所述待评分歌曲的音高得分，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评分歌曲的音高特征信息和所述参考歌曲的音高特征信息之间的差异程度，确定所述待评分歌曲的音高得分，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评分音高信息和所述参考音高信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：王武城，宋泽文，
申请(专利权)人：腾讯音乐娱乐科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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