suno|人工智能音乐数据集|多语言内容生成数据集

该数据集包含由人工智能生成的659,788首歌曲的元数据，这些歌曲由suno.com平台生成。数据集是多语言的，主要语言为英语，但也包含日语和其他语言的歌词和标题。每个歌曲的元数据包括唯一标识符、视频和音频URL、封面图像URL、AI模型版本、生成状态、创作者信息等。数据集根据CC0许可证公开，允许任何用途的使用、修改和分发。

原始信息汇总

Suno Music Generation Dataset

数据集概述

该数据集包含659,788首由人工智能生成的歌曲的元数据，这些歌曲来自suno.com平台，该平台使用人工智能生成音乐。歌曲通过dwyl/english-words词表中的词汇进行搜索查询发现。

语言

数据集是多语言的，主要语言为英语：

• 英语 (en): 元数据和大多数歌词的主要语言
• 日语 (ja): 部分歌曲歌词和标题中出现
• 其他语言可能出现在歌曲歌词和标题中

数据结构

数据字段

每个歌曲的元数据包括：

• id: 歌曲的唯一标识符 (字符串)
• video_url: 视频版本的URL (字符串)
• audio_url: 音频文件的URL (字符串)
• image_url: 歌曲缩略图的URL (字符串)
• image_large_url: 大封面图像的URL (字符串)
• is_video_pending: 视频处理状态 (布尔值)
• major_model_version: 使用的AI模型版本 (字符串)
• model_name: 使用的模型名称 (字符串)
• metadata: 额外的歌曲信息 (字典)
  • tags: 音乐风格和流派标签 (字符串)
  • prompt: 用于生成歌曲的歌词/提示 (字符串)
  • type: 生成类型 (字符串)
  • duration: 歌曲时长（秒） (浮点数)
  • refund_credits: 退款状态 (布尔值)
  • stream: 流媒体可用性 (布尔值)
• is_liked: 喜欢状态 (布尔值)
• user_id: 创作者的ID (字符串)
• display_name: 创作者的显示名称 (字符串)
• handle: 创作者的句柄 (字符串)
• is_handle_updated: 句柄更新状态 (布尔值)
• avatar_image_url: 创作者的头像URL (字符串)
• is_trashed: 删除状态 (布尔值)
• created_at: 创建时间戳 (字符串)
• status: 生成状态 (字符串)
• title: 歌曲标题 (字符串)
• play_count: 播放次数 (整数)
• upvote_count: 点赞次数 (整数)
• is_public: 公开可见性状态 (布尔值)

数据分割

所有歌曲都在一个分割中。

附加信息

许可证

该数据集采用Creative Commons Zero (CC0) 许可证，这意味着您可以：

• 用于任何目的，包括商业项目。
• 随意修改。
• 无需请求许可即可分发。 无需署名，但表示感谢！ CC0许可证: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/deed.en

数据集策展人

• nyuuzyou

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Suno音乐生成数据集通过人工智能技术在suno.com平台上生成，涵盖了659,788首歌曲的元数据。这些歌曲的发现基于[dwyl/english-words](https://github.com/dwyl/english-words)词表中的搜索查询。数据集的构建过程依赖于AI模型的自动生成，每首歌曲的元数据包括唯一标识符、音频和视频链接、封面图像、生成模型版本及创作者信息等。

使用方法

Suno数据集适用于音频分类、文本到音频生成等任务。研究人员可通过访问音频和视频链接，直接获取生成的音乐内容，并结合元数据中的标签和提示信息，进行音乐风格分析或生成模型优化。数据集采用CC0许可证，允许用户自由使用、修改和分发，适用于学术研究和商业项目。

背景与挑战

背景概述

Suno音乐生成数据集由Suno.com平台于近年推出，该平台利用人工智能技术生成音乐。数据集包含了659,788首由AI生成的歌曲的元数据，这些歌曲通过搜索查询从dwyl/english-words词表中获取的词汇生成。数据集的主要研究人员和机构为nyuuzyou，其核心研究问题在于探索人工智能在音乐创作中的应用及其潜力。该数据集对音乐生成、音频分类及文本到音频转换等领域具有重要影响，为研究者提供了丰富的资源以推动相关技术的发展。

当前挑战

Suno音乐生成数据集在解决音乐创作自动化问题时面临多重挑战。首先，如何确保生成的音乐在风格和情感上与人类创作的音乐相媲美，是一个技术难题。其次，数据集构建过程中，处理多语言歌词和元数据的复杂性增加了数据清洗和标注的难度。此外，确保音频和视频文件的质量和一致性，以及处理大规模数据的存储和访问问题，也是构建该数据集时的主要挑战。这些挑战不仅影响了数据集的构建效率，也对后续的研究和应用提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

Suno Music Generation Dataset在音乐生成领域具有广泛的应用，特别是在基于人工智能的音乐创作研究中。该数据集通过提供大量由AI生成的歌曲元数据，为研究人员提供了丰富的素材，用于探索音乐生成模型的性能优化、风格迁移以及多语言歌词生成等任务。通过分析这些数据，研究者可以深入理解AI在音乐创作中的潜力与局限。

解决学术问题

该数据集解决了音乐生成领域中的多个关键学术问题。首先，它为研究者提供了大规模、多样化的音乐数据，有助于开发更先进的音乐生成模型。其次，通过分析不同AI模型的生成结果，研究者可以评估模型的创造力与多样性。此外，多语言歌词的存在为跨语言音乐生成研究提供了宝贵资源，推动了音乐生成技术的全球化应用。

实际应用

在实际应用中，Suno Music Generation Dataset为音乐产业带来了显著影响。音乐制作人可以利用该数据集中的AI生成歌曲作为灵感来源，快速创作出新颖的音乐作品。同时，该数据集也为音乐流媒体平台提供了丰富的音乐库，满足用户对多样化音乐内容的需求。此外，教育机构可以利用这些数据开发音乐生成课程，培养学生的音乐创作与AI技术应用能力。

数据集最近研究

最新研究方向

在音乐生成领域，Suno Music Generation Dataset以其庞大的AI生成音乐元数据集合，为研究者提供了丰富的实验素材。当前研究聚焦于如何利用该数据集优化文本到音频的生成模型，特别是在多语言环境下的表现。研究者们正探索如何通过深度学习技术，提升模型在生成音乐时的情感表达和风格多样性。此外，该数据集还被用于研究音乐生成与用户交互的关联，分析用户反馈数据以改进生成算法。这些研究不仅推动了音乐生成技术的发展，也为人工智能在创意产业的应用开辟了新的路径。