DISCO-10M：一个大规模音乐数据集
声音
2023-10-06 v2 机器学习
音频与语音处理
摘要
音乐数据集在推动音乐机器学习研究方面发挥着关键作用。然而，现有音乐数据集存在规模有限、可获取性差以及缺乏音频资源等问题。为弥补这些不足，我们提出 DISCO-10M，一个新颖且庞大的音乐数据集，其规模超越此前最大的可用音乐数据集一个数量级。为保障数据质量，我们实施了多阶段过滤流程。该流程结合了基于文本描述与音频嵌入的相似性。此外，我们随 DISCO-10M 提供了预计算的 CLAP 嵌入，便于直接应用于各类下游任务。这些嵌入能够高效探索所提供数据上的机器学习应用。借助 DISCO-10M，我们旨在促进并便利新的研究，以助力推进面向音乐的新颖机器学习模型的发展。
引用
@article{arxiv.2306.13512,
title = {DISCO-10M: A Large-Scale Music Dataset},
author = {Luca A. Lanzendörfer and Florian Grötschla and Emil Funke and Roger Wattenhofer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13512},
year = {2023}
}
备注
NeurIPS 2023 Track on Datasets and Benchmarks