MAVL: Multilingual Audio-Video Lyrics Benchmark for Animated Song Translation|歌词翻译数据集|多模态数据数据集

MAVL是一个多语言、多模态数据集，用于评估动画歌曲翻译中的歌词翻译模型。它包含228首歌曲的歌词、音频和视频数据，涵盖了五种语言：英语、西班牙语、法语、日语和韩语。数据集的创建过程涉及从各种来源收集歌词，并进行人工校验和音频视频对齐。MAVL旨在解决歌词翻译中保持音乐节奏、音节结构和诗歌风格准确语义传递的挑战。

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数据集介绍

构建方式

MAVL数据集通过多模态对齐技术构建，整合了文本、音频和视频信息。首先从last.fm和genius平台收集动画电影音乐的元数据和英文歌词，随后通过lyricstranslate.com获取西班牙语、法语、韩语和日语等官方配音版本的歌词。为确保数据质量，采用人工对齐流程验证歌词的官方性和可唱性，并利用Whisper模型的stable-ts工具实现歌词与音视频的精确时间戳对齐。

特点

MAVL作为首个支持多语言（英语、西班牙语、法语、日语、韩语）和多模态（文本、音频、视频）的歌词翻译基准，其核心特点在于实现了跨模态的语义同步。数据集包含228首动画歌曲，每首歌曲的歌词均按段落和行级进行精细标注，并配备音节计数和音标转写信息。特别值得注意的是，该数据集通过专业配音版本保留了文化适应性和音乐性特征，为研究可唱性翻译提供了独特的多模态上下文。

使用方法

使用MAVL数据集时，建议采用三步分析法：首先通过音视频模态理解歌曲的节奏和情感基调；其次利用对齐的文本数据训练或评估翻译模型的语义保持能力；最后结合音节约束条件优化翻译输出的音乐适配性。对于评估任务，可采用数据集提供的音节误差、语义相似度和语音距离等多维指标，特别推荐通过对比原始歌词与配音版本的翻译结果来全面衡量模型性能。

背景与挑战

背景概述

MAVL（Multilingual Audio-Video Lyrics Benchmark for Animated Song Translation）是由延世大学人工智能系的研究团队于2025年推出的首个多语言、多模态的可唱歌词翻译基准数据集。该数据集旨在解决动画歌曲翻译中语义传递与音乐性（如节奏、音节结构和诗意风格）保持的双重挑战。通过整合文本、音频和视频数据，MAVL为研究者提供了比纯文本方法更丰富、更具表现力的翻译资源。该数据集的推出填补了多模态歌词翻译领域的空白，并为相关研究提供了重要的实验平台。

当前挑战

MAVL数据集面临的主要挑战包括：1) 领域问题挑战：歌词翻译需要同时保持语义准确性和音乐性，特别是在动画歌曲中还需与视听线索对齐，这对传统机器翻译模型提出了更高要求；2) 构建过程挑战：多语言歌词与音视频数据的精确对齐存在技术难度，特别是在处理重叠人声、对话或拟声词时；3) 评估挑战：现有自动评估指标难以全面衡量翻译结果的音乐性和艺术风格，需要开发更全面的评估体系。此外，数据集目前主要关注动画音乐剧，对其他音乐类型的泛化能力仍需验证。

常用场景

经典使用场景

在动画音乐翻译领域，MAVL数据集为研究者提供了首个多语言、多模态的歌词翻译基准。通过整合文本、音频和视频数据，该数据集支持对歌词翻译中音乐性保持问题的系统性研究。其典型使用场景包括开发能够同时处理语义准确性和节奏匹配的翻译模型，特别是在迪士尼等动画电影的歌曲翻译任务中，研究者可利用该数据集训练模型在保留原意的基础上，确保翻译后的歌词与旋律节奏完美契合。

实际应用

在实际应用层面，MAVL数据集显著提升了动画电影本地化制作的质量。以迪士尼《冰雪奇缘》主题曲翻译为例，基于该数据集训练的模型能够生成既符合角色口型又保持原曲韵律的多语言版本。影视制作公司可借助该技术实现高效的音乐本地化，流媒体平台则能提供更优质的配音版本，最终增强全球观众的沉浸式观赏体验。

衍生相关工作

该数据集已催生多项创新性研究，最具代表性的是SylAVL-CoT框架。该工作首次将思维链推理引入多模态歌词翻译，通过音节约束和视听线索融合显著提升翻译质量。后续研究如Kim等人开发的K-pop歌词翻译模型、Guo等人的声调语言专用翻译系统，均建立在MAVL提供的多模态基准之上，推动了音乐信息检索与计算语言学交叉领域的发展。