FMA大型音乐分析数据集

一、数据集简介

FMA 是音乐分析数据集，由整首 HQ 音频、预计算的特征，以及音轨和用户级元数据组成。它是一个公开数据集，用于评估 MIR 中的多项任务。以下是该数据集包含的 csv 文件及其内容： tracks.csv：记录每首歌每个音轨的元数据，例如 ID、歌名、演唱者、流派、标签和播放次数，共计 106,574 首歌。 genres.csv：记录所有 163 种流派的 ID 与名称及上层风格名（用于推断流派层次和上层流派）。 features.csv：记录用 librosa 提取的常见特征。 echonest.csv：由 Echonest（现在的 Spotify）为 13,129 首音轨的子集提供的音频功能。

二、文件类型