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FMA是一个用于音乐信息检索任务评估的大规模数据集，包含106,574首曲目、16,341位艺术家和14,854张专辑，覆盖343天的音频内容。数据集按161种流派进行分级分类，结构清晰，适用于流派分类、音乐推荐、音频特征分析等任务。其开放性和丰富元数据支持学术研究与实际应用，广泛用于机器学习和音乐分析领域。