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2011ISMIS音乐数据集

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简介：
2011 ISMIS音乐数据集是包含多种类型和语言音乐样本的一个数据库，旨在支持信息检索、模式识别等研究，促进音乐智能处理系统的发展。 该部分为测试集，该部分为测试集，该部分为测试集，该部分为测试集。

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  • 2011ISMIS音乐数据集
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    2011 ISMIS音乐数据集是包含多种类型和语言音乐样本的一个数据库，旨在支持信息检索、模式识别等研究，促进音乐智能处理系统的发展。 该部分为测试集，该部分为测试集，该部分为测试集，该部分为测试集。
     
  • 萨拉米音乐数据集
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    萨拉米音乐数据集是由腾讯音乐娱乐集团开发的一个庞大的音乐元数据集合，收录了海量歌曲信息，为音乐研究与推荐系统提供支持。 在基于音频的数据集建设方面，已经存在马祖卡数据集、百万歌曲数据集（Million Song Dataset）等多个包含调性、音符起始点及速度等基础信息的音频特征数据集，为研究者提供了丰富的资源。此外，还有一些数据集不仅提供基本的音频特征信息，还进行了音乐概念标注。例如，SALAMI项目通过对35万条表演音频进行深入分析后，利用机器学习技术对曲式分析算法进行有监督训练，并将优化后的算法应用于实际的数据处理中，最终实现了诸如ABA或ABCBA等复杂结构的标注工作。
     
  • 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。
     
  • 亚马逊音乐的数据集
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    亚马逊音乐的数据集包含了来自全球艺术家的大量音频文件和元数据，为研究人员提供了丰富的资源来探索音乐信息检索、个性化推荐等领域。 最新的亚马逊音乐数据集提供了丰富的音频资源和详细的用户听歌行为记录，适用于各种音乐数据分析场景。这段文本经过简化处理后去除了不必要的重复，并且确保没有包含任何联系信息或链接地址。
     
  • 豆瓣音乐数据集（CSV格式）
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    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。
     
  • Yahoo音乐数据集1.0版(yahoo-music.zip)
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    Yahoo音乐数据集1.0版包含用户对歌曲及专辑的评分与评论信息，旨在支持音乐推荐系统和情感分析研究。下载地址为yahoo-music.zip。 此数据集是雅虎音乐社区对各种音乐艺术家偏好的快照，包含了用户在2004年3月前一个月内给予的超过1000万次收视率的数据。用户以匿名方式表示，并未透露任何识别信息。研究人员可以利用该数据集来验证推荐系统或协作过滤算法的有效性，同时也可以作为矩阵和图形算法（包括PCA和聚类算法）测试数据使用。此数据集大小为423MB。
     
  • PMQD：感知音乐质量的数据集
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    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。
     
  • 音乐推荐系统的数据集.zip
    优质
    本资料包含了一个用于训练和测试音乐推荐系统算法的数据集，内含大量用户听歌记录及歌曲属性信息。适合进行个性化推荐研究与开发。 这是一份音乐数据集，包含上千万的数据条目。里面有两个文件：一个.txt文件用于保存用户行为数据集；另一个.db文件则用来存储音乐的具体信息数据集。通过这两份数据集，我们可以搭建出一个高效的音乐推荐系统。
     
  • KKBOX音乐推荐挑战数据集.zip
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    该数据集包含KKBOX用户听歌行为和歌曲信息，旨在促进音乐个性化推荐算法的研究与开发。 推荐数据集-音乐推荐 为了构建一个高效的音乐推荐系统，选择合适的训练数据集至关重要。理想的数据集应该包含广泛的用户听歌行为记录、歌曲属性以及评分或喜好度信息。这样的数据可以帮助模型学习用户的偏好模式，并据此做出准确的个性化推荐。 在挑选具体的数据集时，可以考虑以下几个因素： - 数据规模：大规模的真实世界交互日志能够提供更加丰富和多样化的训练样本。 - 特征多样性：除了基本的用户ID、歌曲ID之外，还应包含如音乐流派、发布年份等元数据信息。 - 更新频率：对于快速变化的在线平台来说，定期更新的数据集有助于保持推荐系统的时效性和相关性。 通过精心挑选和利用高质量的数据资源，开发者能够显著提升其音乐推荐算法的效果与用户体验。
     
  • PMEmo2019(更新版)_音乐情绪数据集
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    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。