EMOPIA
收藏魔搭社区2025-10-31 更新2024-08-31 收录
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https://modelscope.cn/datasets/OmniData/EMOPIA
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资源简介:
displayName: EMOPIA (A Multi-Modal Pop Piano Dataset For Emotion Recognition and Emotion-based
Music Generation)
labelTypes:
- Classification
license:
- CC BY 4.0
mediaTypes:
- Audio
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2108.01374v1.pdf
publishDate: "2021-07-18"
publishUrl: https://annahung31.github.io/EMOPIA/
publisher:
- National Taiwan University
- Georgia Institute of Technology
- Korea Advanced Institute of Science and Technology
- Academia Sinica, Taiwan
tags:
- Pop Piano Music
- Music Emotion
taskTypes:
- Audio Classification
- Sentiment Analysis
---
# 数据集介绍
## 简介
EMOPIA(发音为 'yee-mò-pi-uh')数据集是一个共享的多模式(音频和 MIDI)数据库,专注于流行钢琴音乐中的情感感知,以促进与音乐情感相关的各种任务的研究。该数据集包含来自 387 首歌曲的 1,087 个音乐片段和由四个专用注释器注释的片段级情感标签。
## 引文
```
@article{hung2021emopia,
title={EMOPIA: A multi-modal pop piano dataset for emotion recognition and emotion-based music generation},
author={Hung, Hsiao-Tzu and Ching, Joann and Doh, Seungheon and Kim, Nabin and Nam, Juhan and Yang, Yi-Hsuan},
journal={arXiv preprint arXiv:2108.01374},
year={2021}
}
```
## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}
displayName: EMOPIA(用于情感识别与基于情感的音乐生成的多模态流行钢琴数据集)
labelTypes:
- 分类任务
license:
- CC BY 4.0
mediaTypes:
- 音频
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2108.01374v1.pdf
publishDate: "2021-07-18"
publishUrl: https://annahung31.github.io/EMOPIA/
publisher:
- 国立台湾大学(National Taiwan University)
- 佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)
- 韩国科学技术院(Korea Advanced Institute of Science and Technology)
- 中国台湾中央研究院(Academia Sinica, Taiwan)
tags:
- 流行钢琴音乐
- 音乐情感
taskTypes:
- 音频分类
- 情感分析
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# 数据集介绍
## 简介
EMOPIA(发音为 /ˈjiː-mɔː-pi-ə/)是一款开源多模态(音频与MIDI)数据库,聚焦流行钢琴音乐的情感感知研究,旨在推动音乐情感相关各类任务的科研探索。该数据集包含源自387首歌曲的1087段音乐片段,以及经四位专属标注人员标注的片段级情感标签。
## 引文
@article{hung2021emopia,
title={EMOPIA: A multi-modal pop piano dataset for emotion recognition and emotion-based music generation},
author={Hung, Hsiao-Tzu and Ching, Joann and Doh, Seungheon and Kim, Nabin and Nam, Juhan and Yang, Yi-Hsuan},
journal={arXiv preprint arXiv:2108.01374},
year={2021}
}
## 数据集下载
支持通过Git方式获取
提供机构:
maas
创建时间:
2024-07-01
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