five

IRMAS: a dataset for instrument recognition in musical audio signals

收藏
Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-28 收录
下载链接:
https://zenodo.org/record/1290750
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
This dataset includes musical audio excerpts with annotations of the predominant instrument(s) present. It was used for the evaluation in the following article: Bosch, J. J., Janer, J., Fuhrmann, F., & Herrera, P. “A Comparison of Sound Segregation Techniques for Predominant Instrument Recognition in Musical Audio Signals”, in Proc. ISMIR (pp. 559-564), 2012 Please Acknowledge IRMAS in Academic Research IRMAS is intended to be used for training and testing methods for the automatic recognition of predominant instruments in musical audio. The instruments considered are: cello, clarinet, flute, acoustic guitar, electric guitar, organ, piano, saxophone, trumpet, violin, and human singing voice. This dataset is derived from the one compiled by Ferdinand Fuhrmann in his PhD thesis, with the difference that we provide audio data in stereo format, the annotations in the testing dataset are limited to specific pitched instruments, and there is a different amount and lenght of excerpts. Using this dataset When IRMAS is used for academic research, we would highly appreciate if scientific publications of works partly based on the IRMAS dataset quote the above publication. We are interested in knowing if you find our datasets useful! If you use our dataset please email us at mtg-info@upf.edu and tell us about your research. https://www.upf.edu/web/mtg/irmas
创建时间:
2023-06-28
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

United States Federal Election Commission (FEC) Databases

该数据集包含美国联邦选举委员会(FEC)的官方数据库,涵盖了选举相关的财务报告、候选人信息、政治行动委员会(PAC)数据、捐赠记录等。这些数据用于公开透明地记录和报告联邦选举的资金流动情况。

www.fec.gov 收录

WideIRSTD Dataset

WideIRSTD数据集包含七个公开数据集:SIRST-V2、IRSTD-1K、IRDST、NUDT-SIRST、NUDT-SIRST-Sea、NUDT-MIRSDT、Anti-UAV,以及由国防科技大学团队开发的数据集,包括模拟陆基和太空基数据,以及真实手动标注的太空基数据。数据集包含具有各种目标形状(如点目标、斑点目标、扩展目标)、波长(如近红外、短波红外和热红外)、图像分辨率(如256、512、1024、3200等)的图像,以及不同的成像系统(如陆基、空基和太空基成像系统)。

github 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

MedDialog

MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。

github 收录

VisDrone2019

VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集,包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境,包括行人、车辆、自行车等多种目标,以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集,手动标注了超过260万个目标边界框,并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。

github 收录