Free Music Archive
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1 天有情绪数据
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新方法利用人工智能和人类验证来模拟音乐品味关联
研究人员开发了一种计算方法来模拟音乐与品味之间的联系，解决了文化遗产计算中的数据瓶颈问题。他们的方法包括使用在较小数据集上训练的模型来扩展带注释的收藏集，然后将这些合成标签与原始注释和人类感知进行验证。实验表明，即使扩展到大型数据集，音频-风味模式仍然存在，并且计算出的风味特征与听众的感知相符。
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数百万首受版权保护的歌曲被用于训练AI音乐生成器
包括Taylor Swift和The Beatles等主要艺术家在内的数千万首歌曲正被用作AI音乐生成的数据集。大西洋月刊的一份报告确定了四个这样的数据集，其中两个分别包含超过1200万和900万首歌曲。虽然一些数据集链接到YouTube和Spotify等平台上的音乐，但将其用于AI训练，特别是商业用途，可能违反服务条款和许可协议，导致与音乐公司持续的法律纠纷。
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《大西洋月刊》推出用于人工智能训练的音乐可搜索数据库
《大西洋月刊》推出了一款可搜索数据库，详细介绍了用于训练人工智能模型的音乐，该数据库由记者 Alex Reisner 编写。该数据库包含四个数据集，其中两个数据集包含数百万首曲目，其他数据集各包含超过 10 万首歌曲。这些数据集已被下载数千次，Google 和 Stability AI 已确认其用于研究。这些数据通常通过绕过平台服务条款的工具从 YouTube 和 Spotify 获取，可能对创作者产生影响。
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新协议评估音频大语言模型的事实音乐理解能力
研究人员开发了一种新协议，用于准确评估大型音频语言模型（LALM）的事实音乐理解能力。现有的MusicQA数据集被发现不足以衡量LALM响应的事实正确性。新协议提示LALM提供可验证的信息，并将它们的开放式回答解析为结构化格式，以便使用精确率、召回率和F1分数进行客观评估。该协议被用于在三个数据集的六项事实信息检索任务上对包括Gemini和Music Flamingo在内的九个LALM进行基准测试。