論文の概要: SLEEPING-DISCO 9M: A large-scale pre-training dataset for generative music modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14293v3
- Date: Wed, 25 Jun 2025 08:18:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 12:28:29.332492
- Title: SLEEPING-DISCO 9M: A large-scale pre-training dataset for generative music modeling
- Title（参考訳）: SLEEPING-DISCO 9M: 生成音楽モデリングのための大規模事前学習データセット
- Authors: Tawsif Ahmed, Andrej Radonjic, Gollam Rabby,
- Abstract要約: 我々の知る限りでは、ジェネレーティブな音楽モデリングタスクに人気がありよく知られた曲を表すオープンソースの高品質なデータセットは存在しない。
我々のデータセットはこの物語を変え、実際のポピュラー音楽と世界有数のアーティストを用いて構築されたデータセットを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Sleeping-DISCO 9M, a large-scale pre-training dataset for music and song. To the best of our knowledge, there are no open-source high-quality dataset representing popular and well-known songs for generative music modeling tasks such as text-music, music-captioning, singing-voice synthesis, melody reconstruction and cross-model retrieval. Past contributions focused on isolated and constrained factors whose core perspective was to create synthetic or re-recorded music corpus (e.g. GTSinger, M4Singer) and arbitrarily large-scale audio datasets (e.g. DISCO-10M and LAIONDISCO-12M) had been another focus for the community. Unfortunately, adoption of these datasets has been below substantial in the generative music community as these datasets fail to reflect real-world music and its flavour. Our dataset changes this narrative and provides a dataset that is constructed using actual popular music and world-renowned artists.
- Abstract（参考訳）: 音楽と歌のための大規模事前学習データセットであるSleeping-DISCO 9Mについて述べる。
我々の知る限りでは、テキスト音楽、音楽キャプション、歌声合成、メロディ再構成、クロスモデル検索などの生成音楽モデリングタスクにおいて、ポピュラーで有名な楽曲を表現したオープンソースの高品質なデータセットは存在しない。
音楽コーパス(例えば GTSinger や M4Singer)や大規模オーディオデータセット(例えば DISCO-10M や LAIONDISCO-12M)の作成が中心となる、孤立的で制約された要因に焦点を当てた過去のコントリビューションは、コミュニティにとってもう一つの焦点であった。
残念なことに、これらのデータセットの採用は、実際の音楽とその風味を反映することができないため、生成的音楽コミュニティではそれほど大きくない。
我々のデータセットはこの物語を変え、実際のポピュラー音楽と世界有数のアーティストを用いて構築されたデータセットを提供する。
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