SymMV

SymMV是由北京航空航天大学创建的第一个包含丰富音乐注释的视频与符号音乐数据集，旨在解决视频背景音乐自动生成的问题。该数据集包含1140个视频-音乐对，涵盖超过10种音乐风格，总时长76.5小时。SymMV不仅提供高质量的音乐，还包括和弦、旋律、伴奏等详细注释，支持模型分阶段控制音乐生成，适用于视频背景音乐生成及其他音乐生成任务。SymMV is the first video and symbolic music dataset with rich musical annotations developed by Beihang University, which aims to address the problem of automatic background music generation for videos. This dataset contains 1140 video-music pairs, covering more than 10 music genres, with a total duration of 76.5 hours. Besides high-quality music tracks, SymMV also provides detailed annotations such as chords, melodies, accompaniments and other relevant information, enabling staged control of music generation by models, and is applicable to video background music generation and other music generation tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频背景音乐生成领域，高质量数据集的构建是推动技术发展的基石。SymMV数据集的构建过程体现了严谨的学术方法，其核心在于从互联网专业钢琴教程频道中筛选出高质量的钢琴翻奏音频，并利用歌曲标题与歌手信息作为关键词，精准匹配对应的官方音乐视频。为确保数据质量，研究团队不仅采用了先进的自动钢琴转录模型将音频转换为MIDI格式，更邀请了三位专业音乐家进行人工校验，过滤了静态歌词视频或质量不佳的MIDI文件，最终形成了包含1140个视频-音乐对、总时长76.5小时的高质量配对数据集。

特点

SymMV数据集的显著特点在于其开创性地将视频与符号化音乐进行配对，并提供了丰富的音乐标注信息。作为首个具备详细标注的视频-符号音乐数据集，它不仅包含MIDI格式的钢琴音乐及其配对视频，还系统性地标注了和弦进行、旋律、伴奏、调性及节奏等音乐要素。这些结构化标注使得音乐生成过程能够被解耦为和弦、旋律、伴奏等多个可控阶段，为模型学习视频与音乐在语义、色彩、节奏等多维度的复杂对应关系提供了坚实基础，超越了以往仅包含音频格式或对应关系薄弱的视频音乐数据集。

使用方法

该数据集主要服务于视频条件音乐生成的研究与模型训练。使用者可依据标准划分方案，将数据集分为训练集、验证集和测试集，以进行模型的开发与评估。在具体应用中，研究者可提取视频的语义、色彩和运动特征，同时利用数据集中提供的和弦、旋律等先验知识，构建如V-MusProd般的渐进式解耦生成模型。此外，数据集附带的和弦、调性等丰富元数据，也为探索文本到音乐生成等跨模态任务提供了潜在支持，其高质量的音乐本身也可用于无条件的音乐生成任务。

背景与挑战

背景概述

SymMV数据集由北京大学与阿里巴巴集团的研究团队于2023年联合构建，标志着视频背景音乐生成领域的重要突破。该数据集针对视频与音乐之间的多模态关联问题，首次提供了包含符号音乐格式的配对视频数据，涵盖了超过10种音乐流派、1140个高质量视频-音乐对，总时长约76.5小时。其核心研究目标在于解决传统视频背景音乐生成中数据稀缺、控制困难等瓶颈，通过引入和弦、旋律、伴奏等结构化音乐标注，为生成模型提供了细粒度的语义控制基础，显著推动了视频内容与音乐风格协同生成的研究进展。

当前挑战

SymMV数据集致力于解决视频背景音乐生成这一复杂任务，其核心挑战在于建立视频内容与音乐元素之间的非确定性映射关系，涵盖节奏、情感与风格的动态匹配。在构建过程中，研究团队面临数据采集与对齐的双重困难：一方面，需从互联网海量资源中筛选高质量的音乐视频及其钢琴改编版本，确保艺术风格的一致性；另一方面，自动转录生成的MIDI文件需经过专业音乐家的手动校验，以消除静态视频、低质量音频等噪声数据的影响，保证符号音乐标注的精确性。

常用场景

经典使用场景

在视频内容创作领域，SymMV数据集为视频背景音乐生成任务提供了首个符号音乐与视频配对的高质量资源。该数据集通过精心收集的1140对官方音乐视频与钢琴改编MIDI文件，构建了涵盖十余种音乐风格的丰富语料库。其核心应用场景在于训练和评估视频条件音乐生成模型，使算法能够学习视频语义、色彩与运动特征与音乐和弦、旋律及伴奏之间的复杂对应关系，为自动化音乐配乐奠定数据基础。

实际应用

SymMV数据集的实际应用价值广泛体现在多媒体内容生产的自动化流程中。在影视制作、短视频平台、游戏开发及广告创意等行业，该数据集支撑的生成模型能够根据视频内容自动创作风格匹配的背景音乐，显著降低配乐的时间成本与版权风险。例如，为风景纪录片生成舒缓的钢琴旋律，或为运动视频匹配激昂的节奏。其符号音乐格式便于后期编辑与调整，为专业创作者提供了灵活的辅助工具，同时也使普通用户能够通过简单操作获得个性化的视频配乐，提升了多媒体内容创作的可及性与效率。

衍生相关工作

基于SymMV数据集，研究社区衍生出一系列重要的相关工作。基准模型V-MusProd采用渐进式解耦架构，将音乐生成分为和弦、旋律和伴奏三个阶段，分别受视频语义、色彩和运动特征引导，成为该领域的代表性框架。在评估方面，VMCP指标扩展了CLIP模型至视频-音乐领域，启发了后续多模态对应性评估方法的发展。此外，该数据集还促进了无条件符号音乐生成的研究，其解耦思想被应用于提升音乐的结构性与多样性。这些工作共同推动了视频条件音乐生成从特定场景（如舞蹈视频）向通用视频内容的拓展，形成了从数据构建、方法设计到评估验证的完整研究体系。