musescore-dataset

这是一个非官方的数据集，包含了musescore.com上的所有音乐乐谱和用户数据，旨在用于大数据分析、数据科学和机器学习。数据通过迭代musecore.com的公共API收集，并以JSON Lines格式存储。

This is an unofficial dataset encompassing all musical scores and user data from musescore.com, designed for big data analytics, data science, and machine learning applications. The data was collected by iterating through the public API of musescore.com and is stored in JSON Lines format.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: musescore-dataset

数据集内容

• 类型: 非官方数据集
• 包含: musescore.com上的所有乐谱和用户数据
• 用途: 大数据分析、数据科学、机器学习

数据收集方式

• 来源: 通过musescore.com的公共API迭代收集

数据格式

• 格式: Newline-delimited JSON (JSON Lines)

数据集更新

• 用户数据: 手动更新，最后更新于2020年11月9日
• 乐谱元数据: 最后更新于2021年9月30日
• 所有mscz文件: 最后更新于2021年9月30日

数据集存储

• 存储位置: 所有文件均存储于IPFS
• 文件链接:
  • 用户数据: https://musescore-dataset.xmader.com/user.jsonl
  • 乐谱元数据: https://musescore-dataset.xmader.com/score.jsonl
  • 所有mscz文件: https://musescore-dataset.xmader.com/mscz-files.csv

数据集访问

• 查询: 可通过Google BigQuery访问
• 下载: 提供多种下载方式，包括IPFS HTTP Gateways和本地IPFS daemon

数据集维护

• 维护状态: 自2021年9月30日起未维护
• 风险提示: 使用数据集需自担风险

数据集目的

• 目的: 使musescore.com的数据对需要的人可访问，为计算机科学领域带来高质量的音乐数据集
• 非目的: 不鼓励无意义的个人数据保留

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过迭代访问musescore.com的公开API进行构建，涵盖了所有音乐乐谱和用户信息。数据以JSON Lines格式存储，确保每一行都是一个独立的JSON对象，便于数据处理和分析。此外，乐谱文件以mscz格式存储，并通过IPFS网络进行分发，确保数据的持久性和可访问性。

特点

该数据集具有高度的完整性和多样性，涵盖了musescore.com上的所有乐谱和用户数据。其采用的JSON Lines格式使得数据处理更加高效，而IPFS网络的应用则确保了数据的安全性和持久性。此外，数据集的构建方式使其适用于大数据分析、数据科学和机器学习等领域。

使用方法

用户可以通过Google BigQuery平台直接查询和分析数据集。对于乐谱文件的下载，用户可以选择通过IPFS HTTP网关或本地IPFS节点进行批量下载。此外，数据集的维护者提供了详细的脚本示例，帮助用户高效地获取和管理数据。需要注意的是，大规模下载需谨慎使用，并遵守相关法律法规。

背景与挑战

背景概述

musescore-dataset是由Xmader创建的一个非官方数据集，旨在为大数据分析、数据科学和机器学习领域提供丰富的音乐乐谱和用户数据。该数据集通过迭代musescore.com的公共API收集数据，涵盖了音乐乐谱的元数据、用户信息以及所有mscz文件的IPFS引用。自2020年11月首次更新以来，该数据集已成为音乐数据分析领域的重要资源，尤其在2021年9月最后一次更新后，其数据完整性和可用性得到了进一步的提升。

当前挑战

尽管musescore-dataset在音乐数据分析领域具有重要价值，但其维护和更新自2021年9月以来已处于停滞状态，这可能导致数据的新鲜度和完整性问题。此外，数据集的构建过程中涉及大量数据的爬取和处理，如何确保数据的合法性和避免个人骚扰等伦理问题也是一大挑战。最后，数据集的存储和访问依赖于IPFS网络，这要求用户具备一定的技术能力，增加了数据获取的门槛。

常用场景

经典使用场景

在音乐信息学领域，musescore-dataset数据集的经典使用场景主要集中在音乐作品的分析与生成上。研究者可以利用该数据集中的乐谱元数据和用户数据，进行音乐风格分类、作曲家识别以及音乐情感分析等任务。此外，通过解析mscz文件，可以提取出音符、和弦、节奏等音乐元素，从而支持音乐生成模型的训练与评估。

解决学术问题

musescore-dataset数据集解决了音乐信息学中多个常见的学术研究问题。首先，它为音乐风格分析提供了丰富的数据资源，有助于揭示不同音乐风格之间的内在联系。其次，通过用户数据，研究者可以探索音乐社区的互动模式，从而为音乐推荐系统提供理论支持。最后，该数据集还为音乐生成模型的研究提供了宝贵的训练数据，推动了计算机音乐创作领域的发展。

衍生相关工作

musescore-dataset数据集的发布催生了一系列相关研究工作。例如，基于该数据集的音乐风格迁移模型，能够将一种风格的音乐转换为另一种风格，极大地丰富了音乐创作的可能性。此外，研究者还利用该数据集开发了音乐情感识别系统，能够自动分析音乐作品的情感倾向，为音乐治疗和情感计算提供了新的工具。这些衍生工作不仅扩展了数据集的应用范围，也推动了音乐信息学领域的技术进步。