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龍圖騰網恭喜北京達佳互聯信息技術有限公司申請的專利歌曲質量的識別方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112559794B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-07-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201910911474.4，技術領域涉及：G06F16/635；該發明授權歌曲質量的識別方法、裝置、設備及存儲介質是由張寧;姜濤;李巖設計研發完成，并于2019-09-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本歌曲質量的識別方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開是關于一種歌曲質量的識別方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：獲取待識別的目標歌曲數據；將所述目標歌曲數據切分成一個或多個參考時長的目標歌曲片段；計算每個目標歌曲片段的頻域特征，將每個目標歌曲片段的頻域特征輸入至目標歌曲質量識別模型，所述目標歌曲質量識別模型基于多個帶有質量標簽的參考歌曲片段的頻域特征訓練得到，帶有質量標簽的任一參考歌曲片段的質量標簽通過不同評價主體對所述任一參考歌曲片段的歌曲質量進行評價得到；通過所述目標歌曲質量識別模型對所述目標歌曲的歌曲質量進行識別。本申請無需參考原唱音頻，即可對目標歌曲的歌曲質量進行識別，能夠提高歌曲質量的識別準確性。

本發明授權歌曲質量的識別方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種歌曲質量的識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待識別的目標歌曲數據； 將所述目標歌曲數據切分成一個或多個參考時長的目標歌曲片段，其中，不足所述參考時長的目標歌曲片段采用填充的方式填充到參考時長； 計算每個目標歌曲片段的頻域特征，將所述頻域特征進行歸一化處理，使得歸一化處理后的頻域特征服從均值為0、方差為1的高斯分布，將歸一化處理后的每個目標歌曲片段的頻域特征輸入至目標歌曲質量識別模型，所述目標歌曲質量識別模型包括依次連接的卷積層、雙向長短期記憶網絡層和全連接層：其中，所述目標歌曲質量識別模型的卷積層的層數為第一數量，所述目標歌曲質量識別模型的雙向長短期記憶網絡層的層數為第二數量，所述目標歌曲質量識別模型的全連接層的層數為第三數量，其中，第一數量的卷積層中的第一層卷積層包括多尺度卷積核； 通過所述第一層卷積層的多尺度卷積核對每個目標歌曲片段的頻域特征進行卷積計算，將卷積計算結果輸入至下一卷積層進行卷積計算，直至所述目標歌曲質量識別模型的最后一層卷積層將計算結果輸出至所述目標歌曲質量識別模型的雙向長短期記憶網絡層； 通過所述目標歌曲質量識別模型的雙向長短期記憶網絡層對所述目標歌曲質量識別模型的卷積層的卷積計算結果進行處理，將所述目標歌曲質量識別模型的最后一層雙向長短期記憶網絡層中最后一個隱含層的結果經過線性變換后輸出至全連接層，通過所述目標歌曲質量識別模型的全連接層的全連接處理，輸出所述目標歌曲數據的歌曲質量識別結果； 所述目標歌曲質量識別模型的獲得過程包括： 獲取多個參考歌曲片段，獲取每個參考歌曲片段的質量標簽，所述多個參考歌曲片段中的任一參考歌曲片段的質量標簽通過不同評價主體對所述任一參考歌曲片段的歌曲質量進行評價得到，所述多個參考歌曲片段包括同一歌曲的不同歌曲質量的參考歌曲片段，所述多個參考歌曲片段包括同一個歌唱曲目的多個不同歌唱主體演唱的參考歌曲片段，所述多個參考歌曲片段隸屬于不同種音樂風格下的歌曲片段； 將每個帶有質量標簽的參考歌曲片段的時長調整為目標時長；獲取每個帶有質量標簽且為目標時長的參考歌曲片段的頻域特征，將所述頻域特征進行歸一化處理，使得歸一化處理后的頻域特征服從均值為0、方差為1的高斯分布；將歸一化處理后的所述每個帶有質量標簽的參考歌曲片段的頻域特征輸入到初始歌曲質量識別模型，當在目標時間內所述初始歌曲質量識別模型的交叉熵損失函數的損失值在目標范圍內浮動時，得到所述目標歌曲質量識別模型，所述初始歌曲質量識別模型為神經網絡模型。

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