《自动化技术与应用》2019年第38卷第9期
行业应用与交流IndustrialApplicationsandCommunications
基于计算机的音乐类型作品在线播放系统设计与实现*
于丽
(咸阳师范学院教育科学学院,陕西咸阳712000)
摘
要:就当前音乐类作品而言，已经为之开发出了在线播放系统，但却普遍存在搜索效率不高的问题；同时，虽然展开了有关于感
兴趣程度的计算工作，但所带来的准确率也不够良好，而这也是本文展开设计的基本缘由。本文具有针对性的开发了音乐类管理平台，从而实现对音乐类作品的处理，充分涉及到编目管理、转码服务等多方面内容，进一步形成音乐类作品关联表；围绕目标用户以及普通用户这两大群体所存在的相似度问题展开探讨，明确了用户感兴趣的作品，在此基础上得到最近邻居集合，引入了UserCF算法，在其作用下可以得知用户对于作品所表现出的感兴趣程度，最终得到了推荐T列表，由此得到了一个完整的播放系统。
关键词:音乐类作品；在线播放系统；搜索效率；用户管理；感兴趣程度；系统设计中图分类号：TP311
文献标志码:A
文章编号:1003-7241(2019)09-0144-04
DesignandImplementationofMusicTypeOnlinePlay
SystemBasedonComputer
YULi
(AcademyofEducationalSciencesXianyangNormalUniversity,Xianyang712000China)
Abstract:Asfarascurrentmusicworksareconcerned,anonlineplaybacksystemhasbeendevelopedforthem,butthesearcheffi-ciencyisnothigh.Atthesametime,althoughthecalculationofthedegreeofinteresthasbeencarriedout,theaccuracyisnotgoodenough,whichisthebasicreasonforthedesignofthispaper.Inthispaper,amusicmanagementplatformisde-velopedtodealwithmusicworks,whichinvolvescataloguingmanagement,transcodingservicesandotheraspects,andfurtherformsaMusicWorksAssociationtable.Thesimilaritybetweentargetusersandordinaryusersisdiscussed.Theus-er'sinterestedworksaredefined,andthenearestneighborsetisobtainedonthisbasis.UserCFalgorithmisintroduced.UnderthefunctionofUserCFalgorithm,theuser'sinterestintheworkscanbeknown.Finally,therecommendedTlistisobtained,andacompleteplaybacksystemisobtained.
Keywords:musictypeworks;onlinebroadcastsystem;searchefficiency;usermanagement;degreeofinterest;systemdesign
1引言
随着科学技术的提高，智能手机已经得到广泛应用，不仅年轻人的日常生活中会频繁使用到智能手机，甚至包含老年人、青少年。手机的音乐播放软件可以满足用户的听歌需求，譬如在线推荐歌曲功能，不过录音机、MP3等设备就不具备推荐功能，所以为了帮助用户选出自己喜欢的歌曲，就要大幅度提高在线播放系统的搜索
*基金项目：咸阳师范学院青蓝人才项目（编号XSYQL20170）；文化部文化艺术研究项目：陕北秧歌传承与保护的可持续发展研究（编号17DH13）收稿日期:2019-03-25
144TechniquesofAutomation&Applications效率与用户感兴趣程度计算结果的准确率，并且更进一步的对在线播放系统进行研究与更新[1]。
为了赢得广大用户的喜爱，对智能播放软件设计了控制播放与定时播放功能，研究出一种嵌入式智能音乐播放系统。该播放系统具备服务端和移动端，服务端包括网络机顶盒及路由器，网络机顶盒具有远程控制歌曲播放时间的功能。借助网络机顶盒搜索音乐需要的时间较长，搜索效率低。所以为了提高音乐软件的搜索效率，提出了一种基于白光LED可见光通信的播放系统。当用户使用音乐软件时可以借助该播放系统中的接收模块和
行业应用与交流IndustrialApplicationsandCommunications
《自动化技术与应用》2019年第38卷第9期
发射模块来在线播放音乐，当用户在屏幕上发出指令后，信号会被传送到发射模块中；但是想要实时控制播放和定时播放音乐还需要转换光信号与电信号的，设备中的C12702-11APD模块将转换、分析、过滤后的信号输送到模块后软件就可以进行播放。但是将这种方法运用到播放设备中并没有得到较好的反馈，因为计算用户感兴趣程度音乐类作品的准确率并不高。因此就研究出结合WiFi网络适配器和ARM板的一种流媒体服务器，该方法设计的音乐播放系统是要对客户端所推荐的音乐进行控制[2]。但是这种方法也存在用户搜索音乐类作品效率低，花费时间过于长，所以为了研究出集合在线播放系统的搜索效率高与用户感兴趣程度计算结果的准确率高的播放设备，本文将提出一种计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法，可以赢得用户的喜爱。
个储存区。分级储存结构在播放系统中起到维护、交换等重要作用，并且分为在线储存和近线储存，为了让两个存储区共同完成数据对象的维护、交换和存储任务，可以借助存储管理系统整体调整两个存储区，通过近线存储完成全部高码率素材的存储，通过在线存储完成素材的存储。
（2）数据迁移。保持音乐类作品在线播放系统中所有有关的元数据都会通过在线和近线之间的回迁和迁移完成，数据迁移管理是借助迁移模块把控数据流磁带库设备并且迁移和回迁在线及近线。
2.3音乐类作品采编平台
（1）下载模块管理。客户端用户在线听音乐需要连接数据，因此在没有连接WiFi的情况下就会消耗用户大量的流量，所以就设计了可以将音乐类作品从服务器端下载下来的下载模块管理[4]，下载模块管理的主要功能就是帮助用户将喜爱的歌曲保存到本地文件夹，从而提高用户的听歌舒适度。
（2）下载模块设计。当用户想要下载音乐到本地文件夹时就需要一个下载入口，然后用户才可以进行下载开始或停止的操作。所以下载模块设计就起到了对整个下载任务进行管理的作用。
2计算机制作音乐类作品在线播放系统
2.1
用户管理
对播放软件的在线登录用户进行管理可以对访问进行控制，有效提高了播放系统的安全程度，还采取了对登录计算机制作音乐类作品在线播放系统的用户进行安全认证，通过认证的用户可以继续享受音乐，并且继续操作。对登录用户进行管理可以有效分担系统的管理工作，并且还可以降低管理成本。用户管理如图。
只有计算机制作音乐类作品在线播放系统认可用户的申请认证，用户才可以继续在播放系统中进行操作，所以对用户进行管理即是播放系统的基础工作也是无法替代的重要工作。角色之间在计算机制作音乐类作品在线播放系统中的继承关系可以通过用户认证解决[3]。用户想要操作计算机制作音乐类作品在线播放系统需要先申请账号进行认证，当系统通过用户申请，用户获得权限后才可以继续使用在线播放系统。
3音乐类作品推荐方法
首先计算目标用户和其他用户两者间的喜好、资料等信息的相似程度，对计算的数据进行分析并做成显而易见的图表，将会得到用户之间重合度最高的集合信息，那么这个重合度最高的数据就是与用户喜欢的音乐类型最相近。然后借助UserCF算法可以得到音乐类作品的推荐列表，推荐列表所选的歌曲都是以用户对作品的感兴趣程度为依据[5]。
对用户喜爱的音乐作品类型进行分析，将用户喜爱的类型与不喜爱的类型用正反馈、负反馈行为构建m×n的用户音乐类作品矩阵A的形式表现出来，m×n矩阵A中m代表的是用户的总数，n代表的是音乐类作品的总数。设aij代表的是用户i对音乐类作品J的行为数。当aij
2.2音乐类作品管理平台
计算机制作音乐类作品在线播放系统的功能
（1）存储管理。音乐类作品在线播放系统的储存管理是分级存储形式。可以借助储存管理系统整体调整两
图1角色访问控制模型图
TechniquesofAutomation&Applications145
《自动化技术与应用》2019年第38卷第9期
行业应用与交流IndustrialApplicationsandCommunications
的值为0时，代表用户对音乐类作品无效；当aij的值为1时，代表用户对音乐类作品有效。用户音乐类作品矩阵A(m,n)的表达式为:
统用户v对音乐类作品i的兴趣。
4实验的结果与分析
将计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法与
(1)
嵌入式智能音乐播放系统设计方法、基于白光LED可见光通信的播放系统设计方法进行比较，计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法在整体效果上占据优势，但仍旧需要对计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法进行检验才可以保证数据的真实性。借助Simulink对三种方法进行测试。分别采用三种设计方法在播放系统中搜索音乐类作品，显然计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法比其他两种方法在搜索音乐类作品时效率要高[7]，可以满足用户在线使用播放系统的体验感，因为计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法的储存结果分为近线存储和在线存储，分级储存结构在播放系统中起到维护、交换等重要作用，两个存储区可以共同完成数据对象的维护、交换和存储任务，所以计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法搜索音乐类作品时所用时长就相对较短[8]。
将三种方法用户的感兴趣程度用图表表示。计算机
（2）
制作音乐类作品在线播放系统设计方法(方法1)、嵌入式智能音乐播放系统设计方法(方法2)、基于白光LED可见光通信的播放系统设计方法(方法3)，测试结果如表1。
通过表一可以看出用计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法所计算的用户感兴趣程度与实际相符合，采用这种方法的计算正确率达到100%，采用嵌入式智能音乐播放系统设计方法计算用户的感兴趣程度正确率达20%。采用基于白光LED可见光通信的播放系统设计方法正确率达40%。从而可以看出计算机制作音乐类作
（3）
品在线播放系统设计方法比其他两种方法在搜索音乐类作品时效率要高[7]，并且准确率高，可以满足用户在线使用播放系统的体验感。
（下转第161页）
通过矩阵表来计算出用户和其他用户两者间的喜好、资料等信息的相似程度，对计算的数据进行分析并统计用户之间重合度最高的集合信息，那么这个重合度最高的数据就是与用户喜欢的音乐类型最相近[6]。计算机制作音乐类作品在线播放系统用户之间的相似度集合的计算公式为:
计算机制作音乐类作品在线播放系统的用户用u、v代表；系统用户v以前存在过的正反馈物品的集合用N(v)代表。系统用户u以前存在过的正反馈物品的集合用N(u)代表。
式中:I音乐类作品集合；rui用户u对音乐类作品i的评分；rvi用户u对音乐类作品i的评分；对音乐类作品打分的平均分。
生成音乐推荐列表可以借助UserCF算法，借助用户之间重合度最高的集合信息计算用户u对物品i的感兴趣程度p(u,i)。
系统用户u,v
式中:p(u,i)系统用户对关注作品的兴趣程度；N(ui)物品i存在行为用户的集合；S(u,K)用户u喜爱程度最为相近的K个用户。wuv系统用户u,v兴趣的相似度；rvi系
表1
音乐作品作品1作品2作品3作品4作品5
146TechniquesofAutomation&Applications三种方法的感兴趣程度
感兴趣程度
方法26070803040
方法34060406050
方法48070409050
方法18070409050
行业应用与交流IndustrialApplicationsandCommunications
《自动化技术与应用》2019年第38卷第9期
共6万条。
由此得到如图5所示的结果。
通过上述的结果看出，在不同的测试机与训练集比例下，本文采用的混合推荐算法与传统的协同推荐算法相比，其准确率都要略高，说明本文算法的优势。
[J].微型电脑应用,2017,33(5):49-51.
[2]刘海涛,段小芳,戴苏南.论开放教育教学资源的智能推荐技术[J].盐城工学院学报(社会科学版),2017,30(4):81-84.
[3]刘忠宝,李花,宋文爱,孔祥艳,李宏艳,张静.基于二部图的学习资源混合推荐方法研究[J].电化教育研究,2018,39(8):85-90.
[4]徐彬源,高茂庭.基于GRU网络和矩阵分解的混合推荐算法[J].现代计算机(专业版),2018(26):13-17,42.
[5]刘启华.基于兴趣社区和信任邻居的混合推荐研究[J].情报科学,2016,34(2):65-69.
[6]李清霞,魏文红,蔡昭权.混合用户和项目协同过滤的电子商务个性化推荐算法[J].中山大学学报(自然科学版),2016,55(5):37-42.
[7]马瑞敏,卞艺杰,陈超,吴慧.基于Hadoop的电子商务个性化推荐算法——以电影推荐为例[J].计算机系统应用,2015,24(5):111-117.
[8]唐晓波,周咏.基于图书基因组的个性化图书推荐研究
图5准确率对比
[J].图书馆学研究,2017(2):76-85.
[9]杨卫芳,李学明,乔保学.改进的热传导和物质扩散混合推荐算法[J].计算机工程,2017,43(3):247-252.
[10]刘沛文,陈华锋.基于用户行为特征的动态权重混合推荐算法[J].计算机应用与软件,2017,34(4):316-321.
[11]马汉达,戴季国,薛艳飞.一种基于贝叶斯分类的个性化导购推荐算法[J].信息技术,2017(11):133-138.
[12]李惠.基于网络的精品视听教学资源管理系统设计[J].图书馆学刊,2015,37(3):100-102.
[13]范开涛,瓮南.基于Web技术的实验教学管理系统设计[J].实验科学与技术,2015,13(6):51-53,57.
[14]徐华伟.“互联网+”理念下高校实验教学管理系统的设计与实现[J].实验室科学,2017,20(2):60-.
7结束语
综上所述，一个具备协同推荐功能的教学资源管理系统，是解决当前教学资源堆积过多且使用效率低的关键。本文通过引入协同推荐算法至教学资源管理系统中，达到将不同类型的教学资源推荐给适用的用户，以个人空间管理、资源管理、推荐模块以及系统管理构成协同推荐教学资源管理系统，满足不同角色用户对该系统的不同功能需求，以此提高教学资源的共享性及使用率。
参考文献:
[1]王琳琳.基于协同过滤的在线学习个性化推荐技术研究
作者简介:胡婷(1983-)，女，研究生，讲师，研究方向:科技英语教学。
（上接第146页）
5结束语
为了解决用户在线播放音乐的搜索效率低、感兴趣程度准确率低的问题，本文提出一种计算机制作音乐类作品在线播放系统设计方法。这种方法相比较于其他两种方法具有搜索音乐类作品效率高、计算用户感兴趣程度高的优点，所以得到了广大用户的喜爱，音乐类作品在线播放系统得到了进一步发展。
[3]鲍伟.计算机音乐技术在普通高校音乐教学中的应用与研究[J].北方音乐,2018,38(8):159-161.
[4]王健.iOS平台在线音乐播放器设计与实现[J].自动化技术与应用,2016(6):125-127.
[5]王程,周婉,何军.面向自动音乐生成的深度递归神经网络方法[J].小型微型计算机系统,2017(10):104-106.
[6]苗静,杨帆,潘国峰.嵌入式智能音乐播放系统的设计与实现[J].声学技术,2017(4):67-69.
[7]许明杰,蔚承建,沈航.Spark并行化基于物品协同过滤算法[J].计算机工程与设计,2017(7):90-92.
参考文献:
[1]罗长华.计算机音乐技术在音乐创作的应用[J].艺术评鉴,2019(2):52-54.
[2]孙潇.刍议均衡效果器在计算机音乐创作课中的设计与应用[J].科学大众(科学教育),2018(11):173.
[8]缪竟鸿,王薇,武志刚.基于STM32F103的无主机通信系统的设计[J].科学技术与工程,2017(4):56-59.
作者简介:于丽(1979-),女，副教授，研究方向:民族音乐和音乐教育理论。
TechniquesofAutomation&Applications161
