SLEEPING-DISCO 9M：面向生成式音乐建模的大规模预训练数据集
声音
2025-06-26 v3 机器学习
音频与语音处理
摘要
我们提出SLEEPING-DISCO 9M，一个面向音乐与歌曲的大规模预训练数据集。据我们所知，目前没有开源的高质量数据集代表流行和著名歌曲，用于生成式音乐建模任务，如文本-音乐、音乐-标题、唱声合成、旋律重构和跨模型检索。过去的贡献聚焦于孤立且受限的因素，其核心视角是创建合成或再录制的音乐语料库（如GTSinger、M4Singer），而规模巨大的音频数据集（如DISCO-10M和LAIONDISCO-12M）是另一个关注焦点。不幸的是，这些数据集在生成式音乐社区的采纳率远低于预期，因为这些数据集未能反映真实世界的音乐及其风味。我们的数据集改变了这一叙述，提供了一个使用实际流行音乐和世界顶尖艺术家构建的数据集。
引用
@article{arxiv.2506.14293,
title = {SLEEPING-DISCO 9M: A large-scale pre-training dataset for generative music modeling},
author = {Tawsif Ahmed and Andrej Radonjic and Gollam Rabby},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.14293},
year = {2025}
}