CCMusic|中国音乐数据集|数据处理数据集

CCMusic是一个开放且多样化的数据库，包含多个专门针对中国音乐相关任务设计的数据集。该数据库由多个已发布和未发表的 datasets 组成，经过数据清洗、标签精炼和数据结构统一等步骤，确保数据一致性并创建 ready-to-use 版本。数据库托管在 HuggingFace 和 ModelScope 两个开放多功能的数据和模型托管平台上，便于访问和使用。

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数据集介绍

构建方式

CCMusic数据库的构建采用了系统化的方法，通过学术网络整合了已发表和未发表的中文音乐相关数据集。对于未发表的数据集，进行了数据清理、标签精炼和数据结构统一化处理，以确保数据的一致性和可用性。数据集经过标准化处理后，统一存储在HuggingFace和ModelScope平台上，便于研究者访问和使用。

使用方法

CCMusic数据库的使用方法简便高效。研究者可通过HuggingFace或ModelScope平台直接搜索、查看和下载数据集。数据库提供了统一的评估框架，支持分类和检测任务，确保研究结果的标准化和可重复性。此外，所有数据集均经过预处理，包括音频分段和频谱转换，可直接用于模型训练和评估。

背景与挑战

背景概述

CCMusic是由中国音乐学院等机构的研究团队于2025年推出的开放式中文音乐信息检索数据库。作为音乐信息检索(MIR)领域的重要资源，该数据库聚焦中文音乐这一文化特色鲜明的领域，整合了包括已发表和未发表的六类数据集，涵盖中国传统乐器音色、演奏技法、民族调式等研究方向。数据库通过统一的数据清洗、标签精炼和结构标准化处理，显著提升了中文音乐数据的可用性。CCMusic的建立有效缓解了国际MIR社区中中文音乐数据稀缺的问题，为跨文化音乐计算研究提供了重要基础设施。

当前挑战

CCMusic面临的核心挑战体现在两个方面：在领域问题层面，需解决中文音乐特有的模态识别难题，如古筝演奏技法帧级检测、民族五声调式分类等跨学科任务，这些任务需要融合音乐学先验知识与机器学习方法；在构建过程层面，研究团队需处理原始数据中的标签不一致问题（如78种乐器缺乏标注）、解决不同数据集的结构异构性（如元数据与音频分离存储），并通过统一评估框架克服数据不平衡对模型性能的影响。此外，确保文化敏感数据（如戏曲唱腔）的伦理合规使用也是重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在音乐信息检索（MIR）领域，CCMusic数据集为研究者提供了一个专注于中国音乐的开放且多样化的数据库。该数据集整合了多种中国音乐相关的子集，包括传统乐器声音、演奏技巧分类以及中国民族五声调式等。研究者可以利用这些数据进行乐器识别、演奏技巧检测、音乐模式分类等任务。通过统一的数据结构和预处理的频谱图，CCMusic极大简化了数据的使用流程，使得研究者能够快速开展实验。

解决学术问题

CCMusic数据集解决了中国音乐在MIR研究中代表性不足的问题。通过整合和标准化多个数据集，该数据库填补了现有数据集中中国音乐资源的空白。此外，数据集经过清洗、标签细化和结构统一，确保了数据的一致性和易用性。统一的评估框架进一步提高了研究结果的可比性和可重复性，为跨文化音乐研究提供了重要支持。

实际应用

CCMusic数据集在实际应用中具有广泛潜力。例如，在音乐教育领域，可以用于开发自动乐器识别系统，辅助学生学习和练习中国传统乐器。在音乐推荐系统中，该数据集可以帮助识别中国音乐的风格和模式，从而提供更精准的推荐。此外，文化保护机构可以利用这些数据进行传统音乐的数字化保存和分析。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，CCMusic数据集在音乐信息检索（MIR）领域引起了广泛关注，特别是在中国音乐文化研究方面。该数据集通过整合多样化的中国音乐资源，包括传统乐器和现代流行音乐，为研究者提供了一个标准化的平台。前沿研究方向主要集中在利用深度学习技术进行乐器识别、演奏技巧检测以及音乐模式分类。此外，该数据集还与跨文化音乐比较研究相关联，推动了音乐情感识别和场景分析的发展。CCMusic的开放性和多样性不仅填补了中国音乐在MIR领域的空白，还为全球研究者提供了宝贵的资源，促进了音乐信息检索技术的进步。

相关研究论文

• CCMusic: An Open and Diverse Database for Chinese Music Information Retrieval Research

  中国音乐学院 · 2025年