一种多媒体信息处理方法及服务器与流程

本申请涉及多媒体处理技术领域，特别涉及一种多媒体信息处理方法及服务器。

背景技术：

多媒体信息包括图片、音频、视频等，为了能够获取多媒体信息中的关键信息，一般需要对多媒体信息进行有效地处理，而在相关处理技术中，还需要确保多媒体信息的质量。

技术实现要素：

为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了一种多媒体信息处理方法及服务器。

本申请提供了一种多媒体信息处理方法，包括：

获取目标音频资源和样本音频资源，并采用第一资源处理模型分析所述目标音频资源的第一音频属性信息和所述样本音频资源的第二音频属性信息；

根据所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息，并采用所述调试信息对所述目标音频资源进行调试得到所述目标音频资源的调试音频资源；所述目标音频资源的调试音频资源和所述样本音频资源之间的相似度大于相似度阈值；

采用第二资源处理模型对所述调试信息，所述目标音频资源的调试音频资源，以及所述样本音频资源进行分析处理，得到所述样本音频资源的全局音频资源。

可选地，所述方法还包括：

采用待训练模型对所述样本音频资源和所述样本音频资源的全局音频资源分别进行分析处理，得到资源分析信息；

根据所述资源分析信息确定所述待训练模型的分析精确度。

可选地，所述根据所述资源分析信息确定所述待训练模型的分析精确度，包括：

若所述资源分析信息指示所述待训练模型将所述样本音频资源和所述样本音频资源的全局音频资源分析为相同音频资源，则确定所述待训练模型的分析精确度低于预设精确度；

若所述资源分析信息指示所述待训练模型将所述样本音频资源和所述样本音频资源的全局音频资源分析为不同音频资源，则确定所述待训练模型的分析精确度大于等于预设精确度。

可选地，若已知所述第一资源处理模型的模型单元；所述根据所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息，包括：

获取用于计算属性差异的模型结果参数，并采用所述模型结果参数计算所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异值；

根据所述第一资源处理模型的模型单元，确定对所述属性差异值进行调试时的调试程度，并按照所述调试程度对所述第一音频属性信息进行调试，得到调试后的第一音频属性信息；

根据所述调试后的第一音频属性信息和所述第二音频属性信息，确定为所述目标音频资源添加的目标噪声信息，所述目标噪声信息为针对所述目标音频资源的调试信息。

可选地，若所述第一资源处理模型的模型单元为未修正模型单元；所述根据所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息，包括：

为所述目标音频资源添加随机噪声信息，并采用所述第一资源处理模型分析添加了所述随机噪声信息的目标音频资源的参考音频属性信息；

根据所述参考音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息。

可选地，所述采用第二资源处理模型对所述调试信息，所述目标音频资源的调试音频资源，以及所述样本音频资源进行分析处理，得到所述样本音频资源的全局音频资源，包括：

采用所述第二资源处理模型对所述目标音频资源的调试音频资源进行分析处理，得到所述调试音频资源的音频属性信息；

按照所述调试信息对所述调试音频资源的音频属性信息进行调试处理，并根据调试后的调试音频资源的音频属性信息生成所述样本音频资源的全局音频资源。

本申请还提供了一种多媒体信息处理装置，包括：

资源获取模块，用于获取目标音频资源和样本音频资源，并采用第一资源处理模型分析所述目标音频资源的第一音频属性信息和所述样本音频资源的第二音频属性信息；

信息确定模块，用于根据所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息，并采用所述调试信息对所述目标音频资源进行调试得到所述目标音频资源的调试音频资源；所述目标音频资源的调试音频资源和所述样本音频资源之间的相似度大于相似度阈值；

资源分析模块，用于采用第二资源处理模型对所述调试信息，所述目标音频资源的调试音频资源，以及所述样本音频资源进行分析处理，得到所述样本音频资源的全局音频资源。

本申请还提供了一种信息处理服务器，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中调取计算机程序，并通过运行所述计算机程序实现上述所述的方法。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述所述的方法。

本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。

在本申请实施例中，在获取到目标音频资源和样本音频资源后，采用第一资源处理模型分别对该目标音频资源和样本音频资源进行分析处理，得到该目标音频资源对应的第一音频属性信息，以及该样本音频资源对应的第二音频属性信息，进一步地，该音频资源处理设备可根据该第一音频属性信息和第二音频属性信息之间的属性差异，确定对该目标音频资源的调试信息，并采用该调试信息对该目标音频资源进行调试，在得到该目标音频资源的调试信息后，则可将该调试信息作为在先的调试信息指导第二资源处理模型，以使第二资源处理模型根据该调试信息生成样本音频资源的全局音频资源，那么也就使得音频资源处理设备获取到的样本音频资源的全局音频资源，与该样本音频资源之间的相似度更加匹配，从而可提升音频资源处理设备获取得到的全局音频资源的质量，进而通过先采用第一资源处理模型生成调试音频资源过程中学习到的调试信息，来对第二资源处理模型生成全局音频资源进行指导，能够避免生成的全局音频资源和资源处理模型过拟合的问题，能够确保全局音频资源与目标环境的一致性。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并于说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是本申请实施例提供的一种多媒体信息处理方法的流程图。

图2是本申请实施例提供的一种多媒体信息处理装置的框图。

图3是本申请实施例提供的一种信息处理服务器的硬件结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

请结合参阅图1，提供了一种多媒体信息处理方法的流程示意图，该方法具体可以包括以下s11-s13所描述的内容。

s11、获取目标音频资源和样本音频资源，并采用第一资源处理模型分析所述目标音频资源的第一音频属性信息和所述样本音频资源的第二音频属性信息。

s12、根据所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息，并采用所述调试信息对所述目标音频资源进行调试得到所述目标音频资源的调试音频资源；所述目标音频资源的调试音频资源和所述样本音频资源之间的相似度大于相似度阈值。

在一种可替换的实施例中，若已知所述第一资源处理模型的模型单元。进一步地，s12所描述的根据所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息，具体包括：获取用于计算属性差异的模型结果参数，并采用所述模型结果参数计算所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异值；根据所述第一资源处理模型的模型单元，确定对所述属性差异值进行调试时的调试程度，并按照所述调试程度对所述第一音频属性信息进行调试，得到调试后的第一音频属性信息；根据所述调试后的第一音频属性信息和所述第二音频属性信息，确定为所述目标音频资源添加的目标噪声信息，所述目标噪声信息为针对所述目标音频资源的调试信息。

在一种可替换的实施例中，若所述第一资源处理模型的模型单元为未修正模型单元。进一步地，s12所描述的所述根据所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息，具体包括：为所述目标音频资源添加随机噪声信息，并采用所述第一资源处理模型分析添加了所述随机噪声信息的目标音频资源的参考音频属性信息；根据所述参考音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息。

s13、采用第二资源处理模型对所述调试信息，所述目标音频资源的调试音频资源，以及所述样本音频资源进行分析处理，得到所述样本音频资源的全局音频资源。

在一种可替换的实施例中，s13所描述的采用第二资源处理模型对所述调试信息，所述目标音频资源的调试音频资源，以及所述样本音频资源进行分析处理，得到所述样本音频资源的全局音频资源，具体包括：采用所述第二资源处理模型对所述目标音频资源的调试音频资源进行分析处理，得到所述调试音频资源的音频属性信息；按照所述调试信息对所述调试音频资源的音频属性信息进行调试处理，并根据调试后的调试音频资源的音频属性信息生成所述样本音频资源的全局音频资源。

在上述技术方案的基础上，该方法还可以包括s14-s15所描述的内容。

s14、采用待训练模型对所述样本音频资源和所述样本音频资源的全局音频资源分别进行分析处理，得到资源分析信息。

s15、根据所述资源分析信息确定所述待训练模型的分析精确度。

在一种可替换的实施例中，s15所描述的根据所述资源分析信息确定所述待训练模型的分析精确度，具体可以包括：若所述资源分析信息指示所述待训练模型将所述样本音频资源和所述样本音频资源的全局音频资源分析为相同音频资源，则确定所述待训练模型的分析精确度低于预设精确度；若所述资源分析信息指示所述待训练模型将所述样本音频资源和所述样本音频资源的全局音频资源分析为不同音频资源，则确定所述待训练模型的分析精确度大于等于预设精确度。

在上述所描述的技术方案中，音频资源处理设备可在获取到目标音频资源和样本音频资源后，采用第一资源处理模型分别对该目标音频资源和样本音频资源进行分析处理，得到该目标音频资源对应的第一音频属性信息，以及该样本音频资源对应的第二音频属性信息，进一步地，该音频资源处理设备可根据该第一音频属性信息和第二音频属性信息之间的属性差异，确定对该目标音频资源的调试信息，并采用该调试信息对该目标音频资源进行调试，在得到该目标音频资源的调试信息后，则可将该调试信息作为在先的调试信息指导第二资源处理模型，以使第二资源处理模型根据该调试信息生成样本音频资源的全局音频资源，那么也就使得音频资源处理设备获取到的样本音频资源的全局音频资源，与该样本音频资源之间的相似度更加匹配，从而可提升音频资源处理设备获取得到的全局音频资源的质量，而且，通过先采用第一资源处理模型生成调试音频资源过程中学习到的调试信息，来对第二资源处理模型生成全局音频资源进行指导，能够避免生成的全局音频资源和资源处理模型过拟合的问题，能够确保全局音频资源与目标环境的一致性。

在上述基础上，请结合图2，本申请还提供了一种多媒体信息处理装置200，所述装置包括：

资源获取模块210，用于获取目标音频资源和样本音频资源，并采用第一资源处理模型分析所述目标音频资源的第一音频属性信息和所述样本音频资源的第二音频属性信息；

信息确定模块220，用于根据所述第一音频属性信息和所述第二音频属性信息之间的属性差异，确定针对所述目标音频资源的调试信息，并采用所述调试信息对所述目标音频资源进行调试得到所述目标音频资源的调试音频资源；所述目标音频资源的调试音频资源和所述样本音频资源之间的相似度大于相似度阈值；

资源分析模块230，用于采用第二资源处理模型对所述调试信息，所述目标音频资源的调试音频资源，以及所述样本音频资源进行分析处理，得到所述样本音频资源的全局音频资源。

在上述基础上，请结合参阅图3，提供了一种信息处理服务器110，包括处理器111以及与所述处理器111连接的存储器112和总线113；其中，所述处理器111和所述存储器112通过所述总线113完成相互间的通信；所述处理器111用于调用所述存储器112中的程序指令，以执行上述的方法。

进一步地，还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。