

Rapbank
简介 :
RapBank是一个专注于说唱音乐的数据集,它从YouTube收集了大量说唱歌曲,并提供了一个精心设计的数据预处理流程。这个数据集对于音乐生成领域具有重要意义,因为它提供了大量的说唱音乐内容,可以用于训练和测试音乐生成模型。RapBank数据集包含94,164首歌曲链接,成功下载了92,371首歌曲,总时长达到5,586小时,覆盖84种不同的语言,其中英语歌曲的总时长最高,占总时长的大约三分之二。
需求人群 :
目标受众为音乐研究者、音乐生成模型开发者和非商业用途的音乐爱好者。RapBank提供了大量的说唱音乐数据,适合用于音乐生成模型的训练和测试,同时也为音乐研究者提供了丰富的数据资源。
使用场景
音乐研究者使用RapBank数据集进行说唱音乐的风格分析
音乐生成模型开发者利用RapBank训练说唱音乐生成模型
教育领域中,教师使用RapBank作为教学材料,帮助学生了解说唱音乐的特点
产品特色
包含94,164首歌曲链接,成功下载92,371首歌曲
总时长达到5,586小时,平均歌曲时长218秒
覆盖84种不同的语言,英语歌曲总时长最高
提供数据预处理流程,包括源分离、分割、歌词识别
支持非商业用途的下载和使用,遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议
适用于音乐生成模型的训练和测试
使用教程
1. 访问RapBank的GitHub页面,了解数据集的详细信息和使用条款
2. 下载RapBank数据集,放置于本地路径中
3. 根据RapBank提供的指南,安装必要的依赖项
4. 使用提供的pipeline.sh脚本来处理数据,输入数据存放路径和特征保存路径
5. 根据需要选择处理阶段,从0到5,执行脚本开始数据处理
6. 数据处理完成后,可以使用RapBank数据集进行音乐生成模型的训练或音乐研究
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