AI大模型训练数据包（音乐类13500G）

• 美国音频数据包（3500G）：主要来自美国地区的音乐、歌曲、演奏、网络音频等，其中90%为音频、10%为附带文本和视频相关内容。

• 欧洲音频数据包（2900G）：主要来自欧洲地区的音乐、歌曲、演奏、网络音频等，其中85%为音频、15%为附带文本和视频相关内容。

• 亚洲音频数据包（3900G）：主要来自亚洲（中国、日本、韩国、泰国、新加坡等）地区的音乐、歌曲、演奏、网络音频等，其中80%为音频、20%为附带文本和视频相关内容。

• 纯中文音频数据包（2900G）:主要为中国、台湾、香港、澳门地区等音乐、音频内容。

• 纯英文音频数据包（3500G）：主要为英国、澳洲地区等音乐、音频内容。

• 纯日语音频数据包（3000G）：主要为日本地区等音乐、音频内容。

 数据收集与整理：

• 多渠道收集：数据来源于全球超过12000家线上音乐平台、音乐学院、音频网站、私藏音频、音乐机构等1亿条音频，确保数据的广泛性和代表性。
• 专业团队筛选：由音乐学、文学、语言学等领域的专家团队对收集到的数据进行筛选和验证，确保数据的准确性和高质量。
• 多层次分类：数据按照音乐类型、地域、时代、语言等多维度进行分类整理，便于用户根据需求快速定位所需数据。
• 数据类型：该数据包含专注于音乐文本调整的数据集，包括文本，图片，音频，视频等数据。

 LLM大模型训练数据包（音乐类）包含以下字段：

•  曲目来源：来自全球超过1000家音乐平台渠道。
• 艺术家：对应曲目的演唱者或创作者信息。
• 生成乐谱：结合音乐理论与编曲指令生成的乐谱数据。
• 歌词：原始数据的歌词，和整理的歌词内容。
• 音频：包含完整歌曲、拆解歌曲后的音频等。
• expected_metadata：原始数据集中提供的真实元数据或音乐信息。
• predict_metadata：解决方案中Mixtral模型预测的元数据（如节奏、调性等）。
• error_message：若未使用代码，则显示<not_executed>；否则为空或包含来自相应代码块的异常信息。字符串timeout表示代码块执行时间超过10秒。在当前数据集版本中，任何错误或超时后均停止生成。
• is_correct：评分脚本判断最终元数据是否正确。
• 数据集：neuronicx1000 或 OpenAI-music。
• generation_type：without_reference_solution 或 masked_reference_solution。 

  数据特点：

• 多样化数据来源：涵盖流行音乐、古典音乐、爵士乐、电子音乐等多种类型的数据，确保模型在不同音乐风格中的适应性。
• 高质量与低重复率：所有数据经过专业团队筛选，重复率低于0.5%，确保训练数据的新颖性和多样性。
• 多语言支持：主要涵盖中英文数据，支持全球音乐AI项目的多语言需求。
• 丰富的音频特征：提供详尽的音频分析数据，包括节奏、调性、和声、音色等，助力模型深入理解音乐结构。
• 数据隐私与合规：严格遵守各国音乐版权与数据隐私法规，确保数据使用的合法性与安全性。 

优化与调试

在模型训练过程中，根据初步结果调整模型参数、优化器、学习率等，以提升模型的精度和表现。对比不同音乐类型的数据对模型效果的影响，确保全面覆盖所需的音乐知识点，优化模型在实际音乐应用中的表现。

输出与应用

完成模型训练后，可将其应用于多个实际场景，如智能作曲系统、音乐推荐平台、歌词生成工具、音频分析与分类等。数据包中的多语言、多类型数据支持广泛的应用需求，特别适用于涉及全球音乐领域的AI项目。通过此数据包，您将轻松获取多语言、多类型的高质量音乐数据，助力您的AI模型在音乐领域实现卓越表现。

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• 10%优惠码：LLM10（购买2个Chegg数据包时使用，可直接减免10%金额）
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