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YM2413-MDB: A Multi-Instrumental FM Video Game Music Dataset with Emotion Annotations
收藏Mendeley Data2024-06-29 更新2024-06-29 收录
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https://zenodo.org/record/7479134
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YM2413-MDB is an 80s FM video game music dataset with multi-label emotion annotations. It includes 669 audio and MIDI files of music from Sega and MSX PC games in the 80s using YM2413, a programmable sound generator based on FM. The collected game music is arranged with a subset of 15 monophonic instruments and one drum instrument. They were converted from binary commands of the YM2413 sound chip. Each song was labeled with 19 emotion tags by two annotators and validated by three verifiers to obtain refined tags For more detailed information about the dataset, please refer to our paper: YM2413-MDB: A Multi-Instrumental FM Video Game Music Dataset with Emotion Annotations. File Description 1) Pure data - original_vgms: crawled vgm files from SMS POWER and VGMRIPs - wav: rendered vgm files using VGMPlay 2) MIDI data - midi/vgmplay_log_to_midi: converted midi files - midi/adjust_tempo: add postprocessing(metrically aligned using wav_downbeat files) after midi conversion - midi/adjust_tempo_remove_delayed_inst: add postprocessing(metrically aligned using wav_downbeat files, remove delayed instrument) after midi conversion 3) Metadata - emotion_annotation/verified_annotation.csv: contains emotion annotation for each songs - tags_kor_eng.txt: Korean <-> English tag dictionary 4) Useful middle-time step data - wav_downbeat: extracted downbeat values using TCNBeatTracker of madmom - vgm_txts: disassembled vgm files as txt using vgm2txt - ydr: YM2413 Disassembly Raw(YDR). command list of vgm files. generated by reading vgm_txts Update Log - version 1.0.1: Fix ticks per beat value adjust to tempo where tempo values are not 150. Also, madmom downbeat files are updated from DBNBeatTracker(ISMIR, 2015) to TCNBeatTracker(Newer one EUSIPCO, 2019).
创建时间：
2023-06-28
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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