抒情流行女声歌曲情感递进标注训练数据

本数据集聚焦抒情流行女声歌曲在演唱过程中的情感动态递进建模，专门服务于情感可控歌声合成、音乐情感曲线分析、影视配乐情感自动适配等对情绪时变特征敏感的AI任务。抒情流行歌曲的情感表达随歌曲结构（主歌→预副歌→副歌）呈现“平缓→渐强→高潮”的清晰递进曲线，其情感细腻、旋律舒缓，对演唱力度和气息控制要求极高。现有歌声合成模型大多只能生成情感均匀的演唱，难以精准控制情感强度的动态变化，导致合成歌声缺乏感染力。本数据在专业录音棚采集女歌手演唱的抒情流行歌曲片段，涵盖慢板抒情、民谣风、轻摇滚等子风格，每段音频均有人工转写的歌词，并独创性地标注了每句/每段的情感递进阶段（平缓/渐强/高潮），同时记录对应的音量变化、气息强度等演唱参数。该数据集可用于训练能够感知并复现歌曲情感曲线的AI歌手模型，实现从“唱对音符”到“唱出情感”的跨越，特别适用于数字音乐内容生产、虚拟歌手个性化情感定制、音乐治疗中情绪引导音乐生成等垂直领域。 独立性与必要性 目前公开歌声数据集普遍缺乏针对抒情歌曲情感动态的精细化标注，本数据集填补了这一空白，具有独立存在价值，是推动情感化歌声合成技术发展的必要基础资源。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于抒情流行女声歌曲的情感动态递进建模，在专业录音棚采集了涵盖慢板抒情、民谣风等子风格的音频片段，并对每句/每段标注了平缓、渐强、高潮等情感递进阶段及演唱参数。它旨在解决现有歌声合成模型情感均匀、缺乏感染力的问题，支持训练能够感知并复现歌曲情感曲线的AI歌手，适用于情感可控歌声合成、音乐情感曲线分析等任务。