一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，首先通過采集原始音樂信號進行信號處理后得到該音樂的原始情感特征，并根據(jù)該特征對用戶日常階段性行為進行數(shù)據(jù)挖掘，形成該用戶的旋律情感特征碼字；然后將出現(xiàn)頻率最高的若干組旋律情感特征碼字發(fā)送給音樂情感匹配MEM服務器，在用戶注冊后，根據(jù)不同用戶的旋律情感特征碼字計算情感特征匹配度；最后結(jié)合該注冊用戶的其他匹配約束條件，將符合條件的用戶搜索出來并按情感特征匹配度推薦排序，供注冊用戶進行選擇。本發(fā)明簡化了音樂情感特征的提取過程，在社交網(wǎng)絡的用戶匹配挖掘中引入了音樂情感匹配因子，更加科學地實現(xiàn)社交網(wǎng)絡交友匹配。
【專利說明】一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種針對社交網(wǎng)絡中注冊用戶自動提取音樂情感特征進行搜索匹配， 以及為符合匹配約束條件的用戶建立連接的方法，屬于社交網(wǎng)絡的組網(wǎng)【技術領域】。

【背景技術】
[0002] 目前在社交網(wǎng)絡在迅猛和蓬勃地發(fā)展，針對特定用戶交流的數(shù)據(jù)挖掘技術也層出 不窮，如何在海量的用戶群中將符合特定需求的用戶之間建立"連接"，是深化和豐富社交 網(wǎng)絡技術的一個重點。
[0003] 102867020A公開了一種基于人物性格特征的交友匹配方法（申請?zhí)枺?201210267540. 7,申請日：2012-07-30)，包括以下步驟：
[0004] (1)獲取用戶的性格特征，它包括以下兩種獲取方式：S11 :用戶主動輸入自己主 觀判斷的性格特征；S12 :通過用戶在手機上的操作動作來記錄并分析判斷其性格特征；
[0005] (2)用戶的性格特征數(shù)據(jù)上傳至服務器并保存；
[0006] (3)搜索并匹配性格特征相似的用戶，它包括以下步驟：S21 :請求用戶發(fā)出搜索 附近用戶的請求；S22 :定位該請求用戶的地理位置并上傳至服務器，服務器根據(jù)該請求用 戶的地理位置搜索與其距離較近的用戶；S23 :服務器通過計算分析這些距離較近的用戶 與此請求用戶的性格符合度，篩選出性格符合度最高的幾個匹配用戶；
[0007] (4)服務器將篩選好的幾個匹配用戶發(fā)送至請求用戶，并通知請求用戶；
[0008] (5)服務器向請求用戶發(fā)出"是否發(fā)送/接受交友請求"的提問；
[0009] (6)雙方交友成功后開啟信息交換。
[0010] 該發(fā)明基于用戶的性格特征進行交友匹配，對人物性格特征進行分類，為請求用 戶匹配到的是愛好相近、性格合適的用戶。但是，該方案具有以下局限性：
[0011] 1、在性格特征判斷上，是通過用戶訪問的網(wǎng)站、搜索的關鍵字、在論壇或即時聊天 工具上的發(fā)言及一段時間內(nèi)訪問某網(wǎng)站或論壇的次數(shù)進行分析判斷；或者通過用戶在微 博、論壇等社交網(wǎng)絡中的交流進行進一步分析判斷。這樣判斷的樣本量太多太雜，而且用戶 一段時期內(nèi)用戶訪問的網(wǎng)站、搜索的關鍵字也會根據(jù)目前的熱門事件或服務商推送的內(nèi)容 進行被動的選擇，既不科學也很主觀，不能客觀的反映用戶的性格特征。
[0012] 2、在篩選性格符合度時是通過比較距離較近的用戶與請求用戶之間興趣愛好的 耦合指數(shù)，進而判斷興趣愛好耦合指數(shù)高的用戶與請求用戶之間的性格是否存在沖突之 處，篩選出與請求用戶之間沒有性格沖突的用戶，得到性格符合度最高的幾個用戶發(fā)送給 請求用戶。這樣的方案使得距離較遠的用戶無法建立交友組網(wǎng)的目的。
[0013]喜好哪種類型的音樂是一種能很客觀的反映一個人的性格特征的工具，劍橋大學 心理博士賈森?倫特費勞在2011年11月22日指出喜好不同音樂的人，性格也不同，研究 人員對25萬名音樂愛好者調(diào)查發(fā)現(xiàn)：古典音樂愛好者安靜友好但是不善于運動；搖滾樂 迷，往往是天生反叛；流行音樂愛好者則傳統(tǒng)，善于與人交往，但缺少智慧；電子音樂迷，表 現(xiàn)為有一點點神經(jīng)過敏；倘若你接交了新伙伴想簡單了解新伙伴，通過他（她）所喜歡的音 樂類型也是個有效的方法。
[0014] 如何能更加科學和客觀地實現(xiàn)特定用戶之間建立社交聯(lián)系，根據(jù)音樂情感特征與 用戶情感特征相匹配就是一種新的方案。但目前針對音樂情感特征進行分類，進而為用戶 建立社交聯(lián)系的相關技術方案，還沒有相關文獻公開報道或刊出。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0015] 本發(fā)明所要解決的技術問題是：為了更加科學和客觀地實現(xiàn)特定用戶之間建立社 交聯(lián)系，提出一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索方法。
[0016] 本發(fā)明為解決上述技術問題采用以下技術方案：
[0017] 一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，具體步驟如下：
[0018] 步驟A、采集原始音樂信號，進行信號處理后得到關于該音樂信號的半音高序列 圖，作為該音樂的原始情感特征；
[0019] 步驟B、根據(jù)步驟A提取出的原始情感特征對用戶日常階段性行為進行數(shù)據(jù)挖掘， 形成該用戶的旋律情感特征碼字；
[0020] 步驟C、采用無線智能終端WIT上的用戶代理Agent軟件向服務器進行注冊，并將 出現(xiàn)頻率最高的若干組旋律情感特征碼字發(fā)送給服務器；
[0021] 步驟D、用戶注冊成功后，采用服務器或安裝在WIT上的用戶代理Agent軟件，根據(jù) 不同用戶的旋律情感特征碼字計算用戶之間的情感特征匹配度；結(jié)合該注冊用戶的其他匹 配約束條件，將符合條件的用戶搜索出來并按情感特征匹配度排序，推薦給注冊用戶進行 選擇。
[0022] 進一步的，本發(fā)明的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，步驟A 具體包括如下步驟：
[0023] 步驟A1、音頻采集：將所有原始多媒體格式轉(zhuǎn)換為標準的線性PCM格式以歸一化 處理；
[0024] 步驟A2、分幀、加窗處理：采用海明窗模式對原始音樂信號進行樣值序列分幀，得 到若干基于時間序列的數(shù)據(jù)幀，并進行快速傅氏變換FFT，得到頻率數(shù)據(jù)幀序列；
[0025] 步驟A3、端點檢測：在頻域內(nèi)，設定一檢測門限對于步驟A2得到數(shù)據(jù)幀進行端點 檢測，判斷是否為語音和音樂，將判斷為語音的忽略處理，將判斷為音樂的數(shù)據(jù)自乘以獲得 功率陣，并進行取對數(shù)變化獲得對數(shù)功率譜；
[0026] 步驟A4、提取基頻：在對數(shù)功率譜中提取信號基頻，并轉(zhuǎn)化為半音，最終得到半音 高序列圖，作為該音樂的原始情感特征。
[0027] 進一步的，本發(fā)明的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，步驟B 中用戶的旋律情感特征碼字形成過程如下：
[0028] 步驟B1、劃分每一時間段的原始半音高序列，統(tǒng)計其單位音符總數(shù)；
[0029] 步驟B2、統(tǒng)計平均音高差，獲得上限和下限；
[0030] 步驟B3、按照預設的規(guī)則，以貝葉斯分類方法對單位音符數(shù)和平均音高差進行劃 檔，重新歸類，獲取本首音樂的音樂情感特征；
[0031] 步驟B4、對步驟B3獲得情感特征進行HASH編碼，生成用戶旋律情感特征碼字并保 存。
[0032] 進一步的，本發(fā)明的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，步驟D 中根據(jù)不同用戶的旋律情感特征碼字計算情感特征匹配度具體為：
[0033] 步驟D1、統(tǒng)計每個用戶出現(xiàn)頻率最高的c組旋律情感特征碼字，記錄為TOPc，c為 大于4的自然數(shù)；
[0034] 步驟D2、利用步驟B3中的劃檔法，對不同用戶提交的TOPc進行特征信息匹配，匹 配公式如下：
[0035]

【權利要求】
1. 一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特征在于：具體步驟如 下： 步驟A、采集原始音樂信號，進行信號處理后得到關于該音樂信號的半音高序列圖，作 為該音樂的原始情感特征； 步驟B、根據(jù)步驟A提取出的原始情感特征對用戶日常階段性行為進行數(shù)據(jù)挖掘，形成 該用戶的旋律情感特征碼字； 步驟C、采用無線智能終端WIT上的用戶代理Agent軟件向服務器進行注冊，并將出現(xiàn) 頻率最高的若干組旋律情感特征碼字發(fā)送給服務器； 步驟D、用戶注冊成功后，采用服務器或安裝在WIT上的用戶代理Agent軟件，根據(jù)不同 用戶的旋律情感特征碼字計算用戶之間的情感特征匹配度；結(jié)合該注冊用戶的其他匹配約 束條件，將符合條件的用戶搜索出來并按情感特征匹配度排序，推薦給注冊用戶進行選擇。
2. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特 征在于：步驟A具體包括如下步驟： 步驟A1、音頻采集：將所有原始媒體格式轉(zhuǎn)換為標準的線性PCM格式以歸一化處理； 步驟A2、分幀、加窗處理：采用海明窗模式對原始音樂信號進行樣值序列分幀，得到若 干基于時間序列的數(shù)據(jù)幀，并進行快速傅氏變換FFT，得到頻率數(shù)據(jù)幀序列； 步驟A3、端點檢測：在頻域內(nèi)，設定一檢測門限對于步驟A2得到數(shù)據(jù)幀進行端點檢測， 判斷是否為語音和音樂，將判斷為語音的忽略處理，將判斷為音樂的數(shù)據(jù)自乘以獲得功率 陣，并進行取對數(shù)變化獲得對數(shù)功率譜； 步驟A4、提取基頻：在對數(shù)功率譜中提取信號基頻，并轉(zhuǎn)化為半音，最終得到半音高序 列圖，作為該音樂的原始情感特征。
3. 根據(jù)權利要求1所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特 征在于：步驟B中用戶的旋律情感特征碼字形成過程如下： 步驟B1、劃分每一時間段的原始半音高序列，統(tǒng)計其單位音符總數(shù)； 步驟B2、統(tǒng)計平均音高差，獲得上限和下限； 步驟B3、按照預設的規(guī)則，以貝葉斯分類方法對單位音符數(shù)和平均音高差進行劃檔，重 新歸類，獲取本首音樂的音樂情感特征； 步驟B4、對步驟B3獲得情感特征進行HASH編碼，生成用戶旋律情感特征碼字并保存。
4. 根據(jù)權利要求3所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特 征在于：步驟D中根據(jù)不同用戶的旋律情感特征碼字計算情感特征匹配度具體為： 步驟D1、統(tǒng)計每個用戶出現(xiàn)頻率最高的c組旋律情感特征碼字，記錄為TOPc，c為大于 4的自然數(shù)； 步驟D2、利用步驟B3中的劃檔法，對不同用戶提交的TOPc進行特征信息匹配，匹配公 式如下：
其中，P為綜合匹配度，η為旋律情感特征在TOPc中每組出現(xiàn)的次數(shù)，N為旋律情感特 征在c組出現(xiàn)的總次數(shù)，m為每組的編號，{xl，yl}為特征數(shù)組；α為比例系數(shù)，由用戶自行 設定單位音符數(shù)以及平均音高差所占的權重決定。
5. 根據(jù)權利要求4所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特 征在于：步驟C的注冊過程如下： 步驟C1、安裝在無線智能終端WIT上的用戶代理Agent首先向通過無線方式接入的服 務器發(fā)出用戶注冊信息；注冊成功后，服務器返回確認信息； 步驟C2、發(fā)送已注冊用戶當前最新的TOPc給服務器，服務器更新成功后返回確認信 息； 步驟C3、通過用戶代理Agent設置其他匹配約束條件給服務器，服務器更新成功后返 回確認信息，其他匹配約束條件包括性別、年齡段、愛好以及對地域、地理距離門限的要求 信息。
6. 根據(jù)權利要求5所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特 征在于：在執(zhí)行步驟D時，采用以下方式進行： 步驟EL1、兩個或以上的WIT終端關閉網(wǎng)絡在線功能，直接通過無線終端的短距離無 線通信接口進行數(shù)據(jù)傳輸； 步驟EL2、主用戶的代理Agent以周期信號模式發(fā)出廣播消息； 步驟EL3、接收到廣播消息的從用戶的代理Agent發(fā)出握手信號，對方發(fā)出確認消息； 步驟EL4、從用戶的代理Agent提交自己的TOPc情感特征碼字序列，由主用戶的代理 Agent進行情感特征匹配度計算，并結(jié)合雙方用戶提交的其他匹配約束條件，確定是否匹配 成功：如果匹配成功后，主用戶的代理Agent發(fā)出匹配成功消息，將主用戶聯(lián)系方式發(fā)送給 從用戶的代理Agent，從用戶的代理Agent返回包含從用戶聯(lián)系方式的確認消息。
7. 根據(jù)權利要求5所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特 征在于：在執(zhí)行步驟D時，采用以下方式進行： 步驟E2. 1、多個用戶的WIT終端以無線3G/4G接入在線MEM服務器，通過用戶代理Agent獲得地理位置信息，已注冊用戶的代理Agent首先需要登錄MEM服務器； 步驟E2. 2、多個在線用戶實時更新用戶原先設置的交友匹配約束條件，并實時發(fā)送地 址位置信息給MEM服務器； 步驟E2. 3、MEM服務器對當前在線用戶進行多用戶情感特征匹配度計算，同時對比地 理位置信息數(shù)據(jù)，根據(jù)具體匹配約束條件獲得最佳匹配推薦； 步驟E2. 4、搜索匹配成功后，MEM服務器將相應信息發(fā)送給相關WIT終端的用戶代理Agent。
8. 根據(jù)權利要求2所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特 征在于：步驟A2中是以30ms為單一幀，采用重疊系數(shù)為1/3的海明窗模式對原始音樂文件 進行樣值序列分幀。
9. 根據(jù)權利要求2所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其特 征在于：所述步驟A3中檢測門限為短時幀的平均能量的10%，S卩：盡=l〇%x；^AV(/?)， m=0 其中Et為門限值，Xn為音樂幀的頻點幅值，N為音樂幀的頻點數(shù)，m為編號，m取0到N-I。
10. 根據(jù)權利要求4所述的一種基于音樂情感特征匹配的社交網(wǎng)絡搜索交友方法，其 特征在于：所述c的取值為5。
【文檔編號】H04L29/06GK104317865SQ201410550116
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年10月16日 優(yōu)先權日:2014年10月16日
【發(fā)明者】林曉勇, 吳維波, 俞洋, 朱園園, 金玲, 楊晨陽 申請人:南京郵電大學