剑桥大学 发布 人工数据集 数据集, 应用在 音频识别、音乐信息检索 领域

剑桥大学 本次发布的数据集 人工数据集, 该人工数据集是由剑桥大学音乐与科学中心的研究人员创建的，用于训练卷积神经网络识别Hip-Hop音乐中的样本。数据集通过从非商业音乐录音中提取人声、和声和打击乐元素，并对原始音频的变体进行训练。该数据集涵盖了从四个开放获取数据库中收集的35,000段音乐录音，经过音频源分离和一系列音频效果处理后，形成了989,184个训练窗口，用于模型的训练和验证。数据集的构建旨在解决Hip-Hop音乐中样本自动识别的问题，服务于音乐发现和理解。

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