Guitar-TECHS：涵盖技巧、音乐片段、和弦和大音器材的电吉他数据集
声音
2025-01-08 v1 音频与语音处理
摘要
吉他相关的机器听觉研究涉及声音色转换、演奏生成和自动转谱等任务。然而，小型数据集常常因声学多样性和音乐内容不足而限制模型的鲁棒性。为此，我们引入 Guitar-TECHS，一个包含多种吉他技巧、音乐片段、和弦和音阶的全面数据集。这些元素由不同音乐家在各种录音环境下演奏。Guitar-TECHS 包含来自两个立体声麦克风的录音：一个固定在演奏者头部上的内侧麦克风和一个置于演奏者前方的外侧麦克风。它还包括直接输入录音和麦克风化 amplifier 输出，提供广泛的音频输入和录音质量。所有信号和 MIDI 标签都经过正确同步。其多视角和多模态内容使 Guitar-TECHS 成为推进数据驱动的吉他研究、开发稳健吉他听力算法的宝贵资源。我们提供实证数据，表明该数据集在为吉他制谱训练稳健模型方面有效。
引用
@article{arxiv.2501.03720,
title = {Guitar-TECHS: An Electric Guitar Dataset Covering Techniques, Musical Excerpts, Chords and Scales Using a Diverse Array of Hardware},
author = {Hegel Pedroza and Wallace Abreu and Ryan M. Corey and Iran R. Roman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.03720},
year = {2025}
}