audio-foundation-model-dataset

本仓库提供了一个用于构建通用语音-音频-音乐基础模型的数据集列表，包括数据集的元信息和获取方式。目标是能够统一处理语音、音频和音乐，并能够处理任意长度、采样频率和通道数的音频数据。

This repository provides a curated list of datasets for building universal speech-audio-music foundation models, including the metadata and access methods of each dataset. The objective is to enable unified processing of speech, audio and music, and support audio data with arbitrary lengths, sampling rates and channel counts.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

音声・音響・音楽の基盤モデルのためのデータセットリスト

数据集目的

该数据集旨在构建一个通用的音声、音響、音楽基盤模型，并共享其知识。为此，数据集以可复现的形式开发，以支持模型的构建。

数据集结构

• 目录结构：
  • {YYYYMM}/dataset.csv：数据集列表
  • {YYYYMM}/dataset_augmentation.csv：数据增强用数据集列表
  • {YYYYMM} 表示列表的版本。

数据集特点

• 统一处理：能够统一处理音声、音響、音楽。
• 灵活性：能够处理任意时间长、采样频率和通道数。
• 跨领域连接：能够与语言学、物理学、心理学、生物学等相邻领域连接。
• 语言支持：必须能够处理日本或日语。
• 开放性：必须向广泛的领域开放音频研究。

数据集列表信息

• 标签：数据集的标签。
• 数据集名称：数据集的完整名称。
• 声音类型：音声、音響或音楽。
• 通道数：音频文件的通道数。
• 采样率：音频文件的采样率（kHz）。
• 压缩：音频文件是否压缩（如MP3）。
• 信噪比（SNR）：信号噪声比。"w/" 表示数据集中未指定详细信息但包含噪声，"w/o" 表示干源。
• 混响时间（RT60）：混响时间。"w/" 表示数据集中未指定详细信息但包含混响，"w/o" 表示干源。
• 时长：音频文件的时长（小时）。
• 语言：数据集的语言ID。例如 "eng" 表示转录、字幕或其他元信息以英语书写。
• 项目页面链接：数据集的项目页面。
• 下载链接：数据集的下载链接。

更新历史

• ver.202501：首次发布（450+ 数据集，2.2M 小时）。

贡献者

• Shinnosuke Takamichi（庆应义塾大学、东京大学、产业技术综合研究所）
• Aogu Wada（东京大学）
• Ryo Ogawa（东京大学）
• Kouei Yamaoka（东京大学）

相关论文

• 高道慎之介, 和田仰, 小川諒, 山岡洸瑛, 中田亘, 淺井航平, 関健太郎, 岡本悠希, 齋藤佑樹, 小川哲司, 猿渡洋, 中村友彦, 深山覚, "音声・音響・音楽を扱うオープン基盤モデルの構築に向けたデータセット策定," 言語処理学会年次大会, 2025.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

audio-foundation-model-dataset的构建旨在为音声、音響、音楽的基盤模型提供统一且可扩展的数据支持。该数据集通过整合公开可用的音频数据集，并辅以详细的元信息，如音频类型、采样率、通道数、压缩格式等，确保数据的多样性和可重复性。数据集以CSV文件形式组织，按版本号分类存储，便于用户根据需求选择合适的数据集版本。

特点

该数据集的特点在于其广泛的覆盖范围和细致的元信息标注。它不仅涵盖了语音、音频和音乐等多种音频类型，还支持任意时间长度、采样频率和通道数的处理。此外，数据集特别关注日本语言和文化背景，确保其在多语言环境下的适用性。通过提供详细的信号噪声比、残响时间等信息，数据集为音频研究提供了丰富的实验条件。

使用方法

用户可通过GitHub仓库访问数据集列表及其元信息，并根据需求下载所需数据。数据集以CSV文件形式提供，用户可根据版本号选择特定数据集。此外，用户可通过提交Issue的方式注册新的数据集，丰富数据集的多样性。数据集的设计使其能够广泛应用于语音处理、音频分析、音乐生成等领域，并为跨学科研究提供支持。

背景与挑战

背景概述

audio-foundation-model-dataset是由庆应义塾大学、东京大学及产业技术综合研究所的研究团队于2025年首次发布的数据集，旨在为构建通用的语音、音频和音乐基础模型提供支持。该数据集的核心研究问题在于如何统一处理语音、音频和音乐数据，并使其能够适应不同的时间长度、采样频率和通道数。此外，该数据集还致力于将音频研究与语言学、物理学、心理学等相邻领域相结合，特别是针对日语和日本文化的研究需求。该数据集的发布为音频领域的多学科研究提供了重要的数据基础，推动了音频基础模型的发展。

当前挑战

audio-foundation-model-dataset在构建过程中面临多重挑战。首先，如何统一处理语音、音频和音乐这三种不同类型的音频数据，同时确保模型能够适应不同的时间长度、采样频率和通道数，是一个复杂的技术难题。其次，数据集的构建需要涵盖多种语言和文化背景，特别是日语和日本文化的特殊性，这对数据的多样性和代表性提出了更高要求。此外，数据集的扩展性和可重复性也是关键挑战，确保数据集的持续更新和开放共享，以支持多领域的音频研究。最后，如何在数据集中有效标注噪声、残响等音频特性，并确保数据的质量和一致性，也是构建过程中需要解决的重要问题。

常用场景

经典使用场景

在音频处理领域，audio-foundation-model-dataset数据集被广泛用于构建和训练通用的音频基础模型。该数据集涵盖了语音、音响和音乐等多种音频类型，支持不同时间长度、采样频率和通道数的处理，使得研究人员能够在统一的框架下进行多模态音频分析。其经典使用场景包括语音识别、音乐生成和环境音分类等任务，为音频研究提供了丰富的实验数据。

实际应用

在实际应用中，audio-foundation-model-dataset为智能语音助手、音乐推荐系统和环境音监测等场景提供了数据支持。例如，基于该数据集训练的模型可以用于实时语音翻译、音乐风格分类和噪声环境下的语音增强。其高质量和多样化的音频数据使得这些应用在复杂场景中表现出色，提升了用户体验和系统性能。

衍生相关工作

audio-foundation-model-dataset的发布催生了一系列相关研究工作。例如，基于该数据集的音频基础模型被用于开发跨语言的语音合成系统，以及结合深度学习的音乐情感分析工具。此外，该数据集还启发了多模态音频-文本对齐模型的研究，推动了音频与自然语言处理领域的深度融合。这些衍生工作进一步扩展了音频研究的边界，为学术界和工业界提供了新的研究方向。