新加坡国立大学 发布 MJN和MedleyDB 数据集, 应用在 音乐信号处理、机器学习 领域

新加坡国立大学 本次发布的数据集 MJN和MedleyDB, 本文创建了两个专家注释的数据集MJN和MedleyDB，用于引领乐器检测任务。这两个数据集包含多轨音乐录音，每轨都是时间同步的、来自不同乐器的音频。数据集由专家使用Adobe Audition进行注释，标注了起始、结束和乐器类型。数据集具有长尾分布的引领乐器类型，其中人声是最常见的引领乐器。MJN数据集使用常见的舞台开放式麦克风，含有大量的声音泄露。MedleyDB数据集包含了更多种类的乐器。这些数据集用于训练和评估新型神经网络模型，在多轨音乐设置中进行引领乐器检测。

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