SongEval est un ensemble de données d'évaluation musicale publié conjointement par le Conservatoire de musique de Shanghai, la Northwestern Polytechnical University, l'Université de Surrey et l'Université des sciences et technologies de Hong Kong en 2025. Les résultats de l'article associé sont "SongEval : un ensemble de données de référence pour l'évaluation de l'esthétique des chansons», qui vise à fournir une évaluation esthétique de chansons complètes. L'ensemble de données contient plus de 2 399 chansons (chant et accompagnement compris), et les données ont été annotées par 16 évaluateurs experts sur cinq dimensions perceptuelles (cohérence globale, mémorabilité, naturel du souffle vocal et des phrases, clarté de la structure du morceau et musicalité générale). Il couvre environ 140 heures d'audio de haute qualité, incluant des chansons chinoises et anglaises et neuf genres musicaux grand public.

Structure du jeu de données :

• audio : audio WAV de la chanson complète.
• genre : Masculin ou féminin.
• aesthetic_scores : Un dictionnaire de 5 partitions annotées par des humains.

  

Citation

@article{yao2025songeval, titre = {SongEval : un ensemble de données de référence pour l’évaluation esthétique des chansons}, Auteurs : {Yao, Jixun et Ma, Guobin et Xue, Huixin et Chen, Huakang et Hao, Chunbo et Jiang, Yuepeng et Liu, Haohe et Yuan, Ruibin et Xu, Jin et Xue, Wei et autres} journal = {prépublication arXiv arXiv:2505.10793}, année={2025} }