MuGeminorum/genshin-abc

该数据集主要包含来自miHoYo游戏《原神》的音乐片段，这些片段已被转换为ABC记谱法，并转调为15个音调。注释信息包括与游戏场景音乐风格相对应的结构细节。该数据集不仅作为游戏音乐提取的成果，还为音乐生成领域的研究提供了重要的训练材料，特别是针对miHoYo游戏音乐的研究。研究人员可以利用该资源深入分析音符和旋律结构等音乐特征，为音乐生成算法的训练和增强提供实质性数据支持。

This dataset primarily comprises music clips from miHoYo's game Genshin Impact, which have been converted to ABC notation and transposed into 15 distinct tonal keys. The accompanying annotations include structural details corresponding to the musical styles of in-game scenes. This dataset not only represents the fruit of game music extraction efforts, but also provides critical training materials for research in the domain of music generation, particularly for studies targeting miHoYo's game music. Researchers can leverage this resource to perform in-depth analyses of musical features such as note and melody structures, thereby providing substantial data support for the training and enhancement of music generation algorithms.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: cc-by-sa-4.0
• 任务类别:
  • 文本生成
  • 文本到文本生成
  • 文本分类
• 语言:
  • 英语
  • 中文
• 标签:
  • 艺术
  • 音乐
  • mihoyo
  • genshin
• 名称: Dataset of mihoyo game songs in abc notation
• 大小类别: n>300K

数据集描述

该数据集主要包含来自miHoYo游戏《原神》（Genshin Impact）的音乐片段，这些音乐片段已被转换为ABC记谱法，并转调为每首15个音调。标注信息包括与游戏内场景音乐风格相对应的结构细节。该数据集不仅作为游戏音乐提取的成果，还作为音乐生成领域研究的重要训练材料，特别是专注于mihoyo游戏音乐的研究。研究人员可以使用此资源深入分析音乐特征，如音符和旋律结构，为音乐生成算法的训练和增强提供实质性的数据支持。

使用方法

python from datasets import load_dataset

train_set = load_dataset("MuGeminorum/genshin-abc", split="train") eval_set = load_dataset("MuGeminorum/genshin-abc", split="test")

for item in train_set: print(item)

for item in eval_set: print(item)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在游戏音乐二次创作领域，MuGeminorum/genshin-abc数据集的构建体现了对原声音乐的结构化解析。该数据集从《原神》游戏中提取了305,264个钢琴音乐片段，并统一转换为ABC记谱法格式。构建过程中，研究者依据游戏场景风格对乐谱结构信息进行了标注，涵盖了从蒙德到至冬等八个区域的分类标签。这种构建方式不仅实现了游戏音乐的数字化转换，还为后续的音乐生成研究提供了标准化的数据基础。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库直接加载该数据集进行使用。加载时需要指定数据集名称和分割方式，系统将自动获取训练集与测试集。数据集的ABC记谱法格式使其天然适用于文本生成任务，可用于训练音乐生成模型或进行音乐风格分类研究。使用过程中建议合理设置缓存目录以提升数据加载效率，同时可参考提供的镜像地址获取备用数据源。

背景与挑战

背景概述

在数字娱乐与人工智能交叉领域，游戏音乐的二创生成逐渐成为研究热点。MuGeminorum/genshin-abc数据集由相关研究团队于近年构建，聚焦于《原神》游戏内钢琴音乐的二次创作片段，以ABC记谱法形式收录了超过30万条数据。该数据集不仅标注了音乐对应的游戏场景风格信息，还为核心研究问题——即基于深度学习的游戏音乐自动生成与风格迁移——提供了关键训练素材。其出现显著推动了音乐信息检索与生成算法在特定文化语境下的应用，为探索游戏音乐的结构特征与情感表达奠定了数据基础。

当前挑战

该数据集旨在解决游戏音乐二次创作中的自动生成与风格分类问题，其核心挑战在于如何从ABC记谱法中有效提取旋律与和声的深层特征，以模拟人类作曲的复杂性与艺术性。构建过程中的挑战则体现在多维度：一是原始游戏音乐片段的采集与清洗需克服版权与格式异构性；二是将音频或乐谱准确转换为结构化ABC符号时，面临音符时值、调性标记的标准化难题；三是场景风格标签的标注需要融合游戏叙事背景与音乐理论知识，确保标签体系的一致性与可扩展性。

常用场景

经典使用场景

在游戏音乐生成与二次创作领域，MuGeminorum/genshin-abc数据集以其丰富的ABC记谱法标注，为研究者提供了探索《原神》游戏音乐风格与结构的宝贵资源。该数据集常用于训练和评估音乐生成模型，特别是针对游戏场景音乐的自动作曲任务。通过分析不同地区（如蒙德、璃月）的音乐片段，研究者能够深入理解游戏音乐的情感表达与地域文化关联，进而推动算法在旋律生成和风格迁移方面的性能优化。

解决学术问题

该数据集有效解决了游戏音乐二次创作中旋律结构分析与风格建模的学术难题。通过提供大规模、高质量的音乐标注数据，它支持研究者对音符序列、和声模式及节奏特征进行量化研究，从而克服了传统音乐生成研究中数据稀缺的瓶颈。其意义在于为计算音乐学领域提供了标准化的实验基准，促进了基于深度学习的音乐生成方法的发展，并对跨媒体艺术创作研究产生了深远影响。

实际应用

在实际应用中，该数据集被广泛用于游戏音乐辅助创作工具的开发。例如，音乐制作软件可集成其标注信息，实现自动生成符合《原神》特定场景风格的音乐片段，提升游戏内容更新的效率。同时，教育领域也可借助该数据集设计音乐理论教学案例，帮助学生直观理解ABC记谱法与游戏音乐的关联。这些应用不仅丰富了数字娱乐产业的创作手段，也为音乐技术的普及提供了实践平台。

数据集最近研究

最新研究方向

在游戏音乐生成与人工智能艺术创作领域，MuGeminorum/genshin-abc数据集以其大规模的二创钢琴音乐ABC记谱数据，为研究者提供了探索游戏音乐风格迁移与自动作曲的前沿平台。该数据集融合了《原神》游戏场景风格标签，促进了基于深度学习的音乐结构分析与生成模型的发展，尤其在符号音乐生成领域，推动了从游戏原声音乐到个性化二创作品的自动化转换。相关研究热点聚焦于利用此类标注数据训练Transformer或扩散模型，以实现游戏音乐的风格化改编与情感表达，这不仅丰富了人工智能在娱乐产业的应用场景，也为跨模态艺术创作提供了重要的数据支撑与算法验证基础。