PDMX：用于符号音乐处理的大规模公有领域 MusicXML 数据集
声音
2025-03-18 v2 人工智能
机器学习
多媒体
音频与语音处理
摘要
近期生成式 AI 音乐系统的爆发引发了诸多关于数据版权、向音乐家授权音乐以及开源 AI 与大型知名公司之间冲突的担忧。这些问题凸显了对公开可用、无版权音乐数据的需求，而此类数据存在巨大短缺，尤其是符号音乐数据。为了缓解这一问题，我们提出了 PDMX：一个包含超过 25 万份从乐谱分享论坛 MuseScore 收集的公有领域 MusicXML 乐谱的大规模开源数据集，据我们所知，这使其成为目前可用的最大无版权符号音乐数据集。PDMX 还包含丰富的标签和用户交互元数据，使我们能够高效地分析数据集并筛选高质量的用户生成乐谱。鉴于我们的数据收集过程提供的额外元数据，我们进行了多轨音乐生成实验，评估 PDMX 的不同代表性子集如何导致下游模型产生不同行为，以及用户评分统计如何作为数据质量的有效衡量标准。示例可在 https://pnlong.github.io/PDMX.demo/ 找到。
引用
@article{arxiv.2409.10831,
title = {PDMX: A Large-Scale Public Domain MusicXML Dataset for Symbolic Music Processing},
author = {Phillip Long and Zachary Novack and Taylor Berg-Kirkpatrick and Julian McAuley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.10831},
year = {2025}
}
备注
Accepted to 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)