DISCO-10M|音乐数据集数据集|机器学习数据集

DISCO-10M是由苏黎世联邦理工学院创建的大型音乐数据集，包含15296232条音乐数据，远超现有音乐数据集的规模。该数据集通过多阶段过滤过程确保数据质量，包括基于文本描述和音频嵌入的相似性。此外，数据集还提供了预计算的CLAP嵌入，便于直接应用于各种下游任务。DISCO-10M的目标是民主化和促进新研究，帮助推动音乐领域机器学习模型的创新发展。数据集内容丰富，覆盖多种音乐类型和来源，创建过程中采用了严格的筛选和匹配机制。应用领域广泛，旨在解决音乐分析、推荐系统和音乐创作中的问题。