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音乐风格、时期或情感！数据集

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简介：
本数据集涵盖了多种音乐风格与不同时期的作品，通过分析曲目特点及情感表达，为音乐爱好者和研究者提供丰富的资源。 数据点的组合使研究人员能够从不同的维度探索音乐，例如流派、年份或情感等方面。

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  • 音乐风格、时期或情感！数据集
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    本数据集涵盖了多种音乐风格与不同时期的作品，通过分析曲目特点及情感表达，为音乐爱好者和研究者提供丰富的资源。 数据点的组合使研究人员能够从不同的维度探索音乐，例如流派、年份或情感等方面。
     
  • 网易云音乐情感类数据集.rar
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    该数据集包含了从网易云音乐的情感歌曲评论中收集的大量文本信息，适用于自然语言处理、情绪分析及机器学习研究。文件为rar压缩格式。 网易云音乐情感分类数据集包含约395,000条音乐情感标签数据，每条数据由歌曲ID、歌单ID以及歌曲的情感标签三个主要部分组成。这些数据来源于网易云音乐官方网站，并提供了对歌曲情感进行标记的详尽信息。其中，歌曲ID唯一标识了每首歌曲的身份，而歌单ID则表明该歌曲所属的具体歌单。通过赋予每首歌曲特定的情感分类标签，研究者和数据科学家能够深入探讨音乐与人类情绪之间的关系及其影响因素。 由于数据集规模庞大且内容丰富详实，它非常适合用于构建情感分析模型、进行深度的数据挖掘，并进一步探索音乐作品在传递情感方面的作用机制以及人对不同类型音乐的反应模式。
     
  • Emotify - 音乐情绪数据集
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    Emotify音乐情绪数据集是一款创新的情绪识别工具，包含多样化曲目及其对应的情感标签，旨在促进音乐与情感研究。 emotify 是一个音乐情感数据集。
     
  • RAVDESS声音情感数据集
    优质
    RAVDESS声音情感数据集是一套包含丰富情感表达的语音数据库，涵盖不同说话者及多种录音情境，广泛应用于情绪识别和语音处理研究。 瑞尔森视听数据库提供了情感语音和歌曲数据集。这个数据集的文件名为speech-emotion-recognition-ravdess-data.zip。由于官网资源需要翻墙才能下载，请注意相关事宜。
     
  • 语音情感数据集合.rar
    优质
    本资源包含一个精心构建的语音情感数据库，涵盖多种情感表达，适用于研究和开发语音识别及情感计算技术。 语音情感识别数据库适合用于锻炼，并且我已经亲自测试过确实有效。
     
  • 汉语语音情感数据集.rar
    优质
    该资源为汉语语音情感数据集压缩文件，包含多种情感类别下的高质量普通话录音样本，适用于情感识别与分析研究。 该数据集用于语音情感分析的训练，并适用于机器学习和深度学习的应用。它来源于CASIA语料库，仅限于学术研究使用。
     
  • PMEmo2019(更新版)_音乐情绪数据集
    优质
    PMEmo2019（更新版）是一个精心设计的音乐情绪数据集，包含了丰富多样的音频文件及其对应的情绪标签，旨在推动音乐信息检索和情感计算领域的研究进展。 该文件集包含四类文件：音频文件、采用VA维度法标注的静态CSV文件、动态CSV文件以及脑电CSV文件和歌词。
     
  • 豆瓣音乐数据集（CSV格式）
    优质
    本数据集包含豆瓣平台上用户对各类音乐作品的评价和标签信息，以CSV文件形式提供，便于进行音乐偏好分析及推荐算法研究。 在豆瓣音乐分类浏览页面下采集了全部音乐的部分信息，包括音乐的名称、评分、豆瓣成员常用的标签以及该音乐的URL地址，共2万7千多条。
     
  • PMQD：感知音乐质量的数据集
    优质
    PMQD是一套专为评估音乐感知质量设计的数据集，包含多样化的音频样本与详尽的人耳听测评分，旨在推动相关研究和应用的发展。 感知音乐质量数据集（PMQD）是一个系统性资料库，包含用于论文研究的数据集以及Peltarion与流行声音之间的合作成果。其主要目标是评估对音乐进行质量评级的方法。该数据库包括975个片段，涵盖了13种不同类型的歌曲，并且每个片段都经过不同程度的降级处理。这些片段由五个人分别打分，评分范围从1（差）至5（优秀），最终分数为这五个评分的平均值。 使用方法：数据集以CSV文件形式提供，其中包含元信息和音频片段的相关数据，如流派、艺术家及曲目等，并且可以直接下载使用。为了方便起见，我们还提供了将这些数据加载到PyTorch和TensorFlow中的代码示例。 内容详情： - 所有音乐片段的存档文件（采样频率为48kHz/24位）。 - 增加深度后的所有音乐片段存档文件（采样频率为48kHz/32位）。 - 包含评分和歌曲信息的元数据。
     
  • 情感数据集
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    情感数据集是一系列用于训练和测试自然语言处理模型的数据集合，专注于识别和分类文本中的正面、负面或中性情绪。这些数据对于开发能够理解人类情感表达的技术至关重要。 在当今的人工智能领域里，语音情绪识别技术扮演着关键角色。它使机器能够理解并响应人类的情感状态，在诸如智能助手、自动驾驶汽车以及客户服务系统等领域中提供了更加人性化的交互体验。 情感语料库是推动这一技术进步的重要资源之一，它是通过收集和标注各种不同情感表达的语音数据集来实现这一点的。这些数据库通常包含多种情绪类别（如快乐、悲伤、愤怒或惊讶），以帮助训练模型识别并区分不同的感情状态。对于研究者来说，汉语情感语料库尤其有价值。 这类语料库的特点可以包括： 1. **语言特色**：由于专注于汉语语音的情感表达特点，这样的资源特别有助于处理中文相关的语音情绪识别。 2. **多样性和广泛性**：优秀的语料库应该包含大量不同说话者的样本，并且涵盖各种性别、年龄和口音等变量，确保模型在面对真实世界的复杂情况时能够准确地进行情感分类。 3. **情感标签**：每个音频片段都应附有对应的情感标识符或类别信息，这为训练算法提供了明确的目标依据。 4. **质量控制措施**：为了保证数据的准确性与可靠性，在创建过程中通常会实施严格的审核程序来排除噪音干扰和纠正错误标注等问题。 5. **标准化格式存储**：以通用标准如WAV音频文件及CSV或JSON等结构化文本形式进行保存，便于研究人员处理并用于模型训练。 借助汉语情感语料库，研究者可以： - 提取语音信号中的相关特征（例如梅尔频率倒谱系数MFCC、基频F0）； - 利用深度学习技术如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN来构建和优化情绪识别系统； - 通过交叉验证或者独立测试集对模型性能进行评估，包括准确性、召回率及F1得分等关键指标的测量； - 在实际应用中利用训练好的模型实时分析语音内容，并提供相应的情感反馈或是决策支持。 总的来说，汉语情感语料库对于促进语音情绪识别技术的发展具有不可替代的作用。随着研究和技术的进步，我们期待看到更多高效且精准的情绪识别系统在日常生活中广泛应用。