数据集概述
本数据集为Open-Unmix Pytorch Bleeding项目的SDXDB21 Bleeding基线模型训练数据，包含训练与验证数据的划分说明、模型训练命令及生成的模型文件。验证集使用指定ID的歌曲，训练通过不同命令针对人声、贝斯、鼓、其他四类音频源分别训练模型，最终生成13个相关文件，用于音乐源分离任务的模型开发与验证。
文件详解
- 模型相关文件
- 文件名称：other.chkpnt、bass.json、drums.json、vocals.json、drums.chkpnt、other.json、separator.json、bass.chkpnt、vocals.chkpnt、vocals.pth、drums.pth、other.pth
- 文件格式：JSON、CHKPNT、PTH
- 字段映射介绍：JSON文件（如separator.json）包含音频处理参数（nb_channels、nfft、nhop、sample_rate）；CHKPNT与PTH文件为模型训练过程中的检查点及最终模型文件，分别对应不同音频源（人声、贝斯、鼓、其他）的模型参数
数据来源
SDXDB21 Bleeding Baseline
适用场景
- 音乐源分离模型训练: 用于训练针对人声、贝斯、鼓、其他音频源的分离模型，提升音频分离精度
- 音频处理参数优化: 分析separator.json中的参数对模型性能的影响，优化音频分离算法
- 模型验证与评估: 利用指定验证集歌曲，验证模型在实际场景中的分离效果
- 音乐技术研究: 探索不同音频源分离策略在音乐处理领域的应用价值
