🎸🥁乐器的声音数据集🎻🎹数据集
见 README_中文.md。

数据交付
本条目提供数据和数据说明,暂未提供可运行教学案例。需要自行完成建模或实验。
数据集介绍
【数据集名称】🎸🥁乐器的声音数据集🎻🎹数据集 【门类归属】体育与娱乐 / 音乐数据 【数据类型与任务】表格/音频;待核查 【数据规模】2708 个 WAV 音频,合计约 9048.6 分钟 【文件格式】WAV 音频 【压缩包大小】下载压缩包约 5.40 GB 【数据划分】未预先划分训练集/验证集/测试集,使用时可自行按比例划分。 【标签或字段】有标签:标签以编码形式写在每个音频文件名的开头(括号内为各编码的文件数量),各编码的具体含义见数据集内的原始说明;完整的字段与类别说明见压缩包内的数据字典文件 data-dictionary.csv。 【类型关键参数】全部音频合计约 9048.6 分钟;只有音频本身,没有配套的文字转写;每段音频的类别通过文件名开头的前缀区分。 【目录结构】 musical-instruments-sound-dataset.zip(解压后) ├── Test_submission/Test_submission/ —— .wav×80 └── Train_submission/Train_submission/ —— .wav×2628 Metadata_Test.csv Metadata_Train.csv 【怎么使用】 全部是普通的 WAV 音频文件,电脑自带播放器就能直接播放试听。要做语音分析的话,用 Python 的 soundfile 或 librosa 库读取: import soundfile as sf # pip install soundfile;也可用 librosa wav, sr = sf.read("Test_submission/Test_submission/100bpm-808-like-drum-loop-74838.wav") # 16000 Hz 类别写在每个文件名开头的前缀里,前缀含义来自原始研究文档(建议使用前自行核对);各组数量见压缩包内的 data-dictionary.csv。 【数据体检结果】 · 数据体检未发现问题,可放心使用。
整理与使用信息
本站处理内容
本站已完成的工作: 1. 中文名称与用途说明整理(对照原站信息逐项核对); 2. 全量文件清点与 SHA256 校验(file-manifest.csv,可溯源); 3. 自动质检报告(quality-report.json:结构、编码、重复、标注一致性等); 4. 数据字典整理(data-dictionary.csv,字段/类别中英对照); 5. 预览样例抽取(preview/,供购买前判断内容)。
中文整理说明
门类:体育与娱乐 / 音乐数据(依据《数据集中文分类体系》) 中文命名:🎸🥁乐器的声音数据集🎻🎹数据集(原始名称 soumendraprasad/musical-instruments-sound-dataset) 已知问题:自动检查未发现问题(详见 quality-report.json) 配套文档:简明说明.md、README_中文.md、数据字典、文件清单、质检报告、预览样例(均随网盘下载包提供)。