Bach10乐谱引导的音源分离数据集ISMIR2017

数据集概述

该数据集是ISMIR2017会议论文的配套数据，基于Bach10数据集（含10首巴赫众赞歌）构建，包含论文中提出的卷积神经网络及乐谱引导NMF方法的音源分离结果，涵盖SDR、SIR、SAR指标数据和音频文件，以及训练好的CNN模型。

文件详解

• 文件名称: Bach10scoreinformed.zip
• 文件格式: ZIP（压缩包）
• 包含内容:
• .mat格式文件：存储SDR、SIR、SAR等分离质量指标数据
• .wav格式音频文件：卷积神经网络方法和NMF方法的音源分离结果音频
• 训练好的CNN模型文件：用于巴赫众赞歌音源分离的预训练模型

适用场景

• 音乐信息检索研究：验证乐谱引导音源分离方法的有效性
• 深度学习应用：基于预训练CNN模型开展古典音乐音源分离任务
• 音频处理分析：对比不同音源分离算法（如CNN与NMF）的性能差异
• 音乐技术开发：为巴赫众赞歌等古典音乐的自动分离工具提供数据支持