歌声合成相关的数据集

1. GTZAN Genre Collection

GTZAN数据集是一个非常流行的音乐数据集，包含10个音乐流派，每个流派有100首30秒的音频片段。

获取方式：

• 你可以在 marsyas.info 网站上找到GTZAN数据集的下载链接。

2. Million Song Dataset (MSD)

MSD是一个包含100万首歌的元数据和音频特征的数据集。虽然它不包含实际的音频文件，但可以与其他数据集结合使用。

获取方式：

• 访问 Million Song Dataset 网站下载数据集。

3. VoxCeleb

VoxCeleb是一个包含大量名人语音和歌声的数据集，适用于语音识别和歌声识别任务。

获取方式：

• 访问 VoxCeleb 网站，按照指示申请和下载数据集。

4. FMA: Free Music Archive

FMA数据集是一个开源的音乐数据集，包含各种流派的音频文件和元数据。

获取方式：

• 访问 FMA 项目的GitHub页面，下载和使用数据集。

5. Jamendo Dataset

Jamendo数据集包含来自Jamendo平台的音乐片段，用于音乐信息检索和推荐系统研究。

获取方式：

• 访问 Jamendo 项目页面获取下载链接和使用说明。

6. MusDB18

MusDB18是一个用于音乐源分离的数据集，包含150首多轨音乐文件。

获取方式：

• 访问 MusDB18 网站，按照指示下载数据集。

使用数据集的建议

1. 阅读文档：下载数据集前，请仔细阅读相关文档和许可协议，确保合法使用数据。
2. 数据预处理：下载数据后，可能需要进行预处理，如格式转换、特征提取等。
3. 工具和库：可以使用诸如LibROSA、PyDub等音频处理库来处理和分析音频数据。

示例：使用LibROSA加载和处理音频数据

下面是一个使用Python和LibROSA库加载和处理音频数据的示例：

import librosa
import numpy as np

# 加载音频文件
audio_path = 'path/to/your/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)

# 提取音频特征，例如梅尔频谱图
mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128)
mel_spectrogram_db = librosa.power_to_db(mel_spectrogram, ref=np.max)

# 显示梅尔频谱图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mel_spectrogram_db, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel Spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()

通过这些数据集和工具，你可以开展歌声识别、音乐分类、音乐生成等多种研究和应用。