

Rapbank
簡介 :
RapBank是一個專注於說唱音樂的數據集,它從YouTube收集了大量說唱歌曲,並提供了一個精心設計的數據預處理流程。這個數據集對於音樂生成領域具有重要意義,因為它提供了大量的說唱音樂內容,可以用於訓練和測試音樂生成模型。RapBank數據集包含94,164首歌曲鏈接,成功下載了92,371首歌曲,總時長達到5,586小時,覆蓋84種不同的語言,其中英語歌曲的總時長最高,佔總時長的大約三分之二。
需求人群 :
目標受眾為音樂研究者、音樂生成模型開發者和非商業用途的音樂愛好者。RapBank提供了大量的說唱音樂數據,適合用於音樂生成模型的訓練和測試,同時也為音樂研究者提供了豐富的數據資源。
使用場景
音樂研究者使用RapBank數據集進行說唱音樂的風格分析
音樂生成模型開發者利用RapBank訓練說唱音樂生成模型
教育領域中,教師使用RapBank作為教學材料,幫助學生了解說唱音樂的特點
產品特色
包含94,164首歌曲鏈接,成功下載92,371首歌曲
總時長達到5,586小時,平均歌曲時長218秒
覆蓋84種不同的語言,英語歌曲總時長最高
提供數據預處理流程,包括源分離、分割、歌詞識別
支持非商業用途的下載和使用,遵循CC BY-NC-SA 4.0許可協議
適用於音樂生成模型的訓練和測試
使用教程
1. 訪問RapBank的GitHub頁面,瞭解數據集的詳細信息和使用條款
2. 下載RapBank數據集,放置於本地路徑中
3. 根據RapBank提供的指南,安裝必要的依賴項
4. 使用提供的pipeline.sh腳本來處理數據,輸入數據存放路徑和特徵保存路徑
5. 根據需要選擇處理階段,從0到5,執行腳本開始數據處理
6. 數據處理完成後,可以使用RapBank數據集進行音樂生成模型的訓練或音樂研究
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