International Music Score Library Project
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2 天有情绪数据
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新数据集面向弦乐四重奏的光学音乐识别
研究人员推出了 OSSQ-OMR，这是第一个专门为多声部乐谱（尤其是弦乐四重奏）的光学音乐识别 (OMR) 设计的数据集。该数据集源自 OpenScore String Quartet语料库，将 IMSLP 扫描的乐谱与其数字转录本配对。它包含超过 24,000 个系统图像和 98,000 个谱表图像，转录本有 Extended Linearized MusicXML、kern 和 ABC 格式。还提供了基准协议以及来自 LSTM 和…
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新数据集 OSSQ-OMR 推动弦乐四重奏光学音乐识别发展
研究人员推出了 OSSQ-OMR，这是首个专门为多声部乐谱（尤其是弦乐四重奏）的光学音乐识别 (OMR) 设计的数据集。该数据集源自 OpenScore String Quartet语料库和 IMSLP，将数字编码的音乐转录本与其扫描版配对。OSSQ-OMR 包含来自 116 部弦乐四重奏乐谱的超过 24,000 个系统图像和近 100,000 个谱表图像，转录本有 LMXE、kern 和 ABC 格式。此次发布还包括一个基准测试协议…
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Suno AI训练数据泄露揭示200万YouTube Music片段
AI音乐生成器Suno的数据泄露显示，其训练数据包含来自YouTube Music的超过200万个片段，以及来自Deezer和Pond5等其他来源的数据。虽然这次泄露提供了所用数据来源的确凿证据，但它并不能明确证明任何特定AI生成歌曲的版权侵权。这些信息将讨论的焦点从一般性数据抓取转移到训练数据的具体来源和处理过程，通过增加数据来源这一新标准（与质量、速度和价格并列），影响用户决策。
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AI 音乐生成器 Suno 被指控从 YouTube、Deezer 抓取数百万首歌曲
最近的一次数据泄露显示，AI 音乐生成器 Suno 通过抓取 YouTube Music、Deezer 和 Genius 等平台上的数百万首歌曲和歌词进行训练。这一信息是在有关 Suno 使用受版权保护材料的持续诉讼中披露的，Suno 公司对此辩称属于合理使用。泄露的数据包括源代码和提取音频文件的指令，特定的数据集表明其包含了来自包括播客在内的各种来源的数十万小时的内容。
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AI音乐生成器Suno的数据抓取被黑客曝光 · 追踪10个来源
一名黑客披露，AI音乐生成器Suno从YouTube Music、Deezer和Genius等多个在线平台，以及音乐素材库和播客中抓取了数百万首歌曲和歌词。此次泄露还暴露了客户数据和支付信息。Suno此前曾承认在海量音乐上进行训练，并主张合理使用，但此次黑客事件提供了其数据收集方法的具体证据。Udio等竞争对手面临类似指控，凸显了AI公司涉嫌规避版权保护的普遍趋势。
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MuSViT：首个用于乐谱表示的基础视觉模型发布
研究人员开发了MuSViT，这是一种专门用于理解乐谱的新型基础视觉模型。该模型是一个在IMSLP数百万份乐谱上预训练的Vision Transformer (ViT)，在乐谱识别和符号检测等任务上表现出色。与通用视觉编码器相比，MuSViT表现出更优越的性能，表明其专门的表示能够捕捉乐谱独特的符号结构。