AI大模型訓練資料包（音樂類13500G）

• 美國音訊資料包（3500G）：主要來自美國地區的音樂、歌曲、演奏、網路音訊等，其中90%為音訊、10%為附帶文字和視訊相關內容。

• 歐洲音訊資料包（2900G）：主要來自歐洲地區的音樂、歌曲、演奏、網路音訊等，其中85%為音訊、15%為附帶文字和視訊相關內容。

• 亞洲音訊資料包（3900G）：主要來自亞洲（中國、日本、韓國、泰國、新加坡等）地區的音樂、歌曲、演奏、網路音訊等，其中80%為音訊、20%為附帶文字和視訊相關內容。

• 純中文音訊資料包（2900G）:主要為中國、台灣、香港、澳門地區等音樂、音訊內容。

• 純英文音訊資料包（3500G）：主要為英國、澳洲地區等音樂、音訊內容。

• 純日文音訊資料包（3000G）：主要為日本地區等音樂、音訊內容。

 資料收集與整理：

• 多通路收集：資料來自全球超過12,000家線上音樂平台、音樂學院、音頻網站、私藏音頻、音樂機構等1億個音頻，確保資料的廣泛性和代表性。
• 專業團隊篩選：由音樂學、文學、語言學等領域的專家團隊對收集到的資料進行篩選和驗證，確保資料的準確性和高品質。
• 多層次分類：資料依音樂類型、地理、時代、語言等多維度進行分類整理，方便使用者依需求快速定位所需資料。
• 資料類型：此資料包含專注於音樂文字調整的資料集，包括文本，圖片，音頻，影片等資料。

  LLM大模型訓練資料包（音樂類別）包含以下欄位：

•  曲目來源：來自全球超過1000家音樂平台通路。
• 藝人：對應曲目的演唱者或創作者資訊。
• 產生樂譜：結合音樂理論與編曲指令所產生的樂譜資料。
• 歌詞：原始資料的歌詞，和整理的歌詞內容。
• 音訊：內含完整歌曲、拆解歌曲後的音訊等。
• expected_metadata ：原始資料集中提供的真實元資料或音樂資訊。
• predict_metadata ：解決方案中Mixtral模型預測的元資料（如節奏、調性等）。
• error_message ：若未使用程式碼，則顯示<not_executed>；否則為空或包含來自對應程式碼區塊的異常資訊。字串timeout表示程式碼區塊執行時間超過10秒。在目前資料集版本中，任何錯誤或逾時後均停止產生。
• is_correct ：評分腳本判斷最終元資料是否正確。
• 資料集：neuronicx1000 或OpenAI-music。
• generation_type ：without_reference_solution 或masked_reference_solution。  

   數據特點：

• 多樣化資料來源：涵蓋流行音樂、古典音樂、爵士樂、電子音樂等多種類型的數據，確保模型在不同音樂風格中的適應性。
• 高品質與低重複率：所有資料經過專業團隊篩選，重複率低於0.5%，確保訓練資料的新穎性和多樣性。
• 多語言支援：主要涵蓋中英文數據，支援全球音樂AI計畫的多語言需求。
• 豐富的音訊特徵：提供詳盡的音訊分析數據，包括節奏、調性、和聲、音色等，助力模型深入理解音樂結構。
• 資料隱私與合規：嚴格遵守各國音樂版權與資料隱私法規，確保資料使用的合法性與安全性。  

最佳化與偵錯

在模型訓練過程中，根據初步結果調整模型參數、最佳化器、學習率等，以提升模型的精確度和表現。比較不同音樂類型的數據對模型效果的影響，確保全面涵蓋所需的音樂知識點，並優化模型在實際音樂應用中的表現。

輸出與應用

完成模型訓練後，可應用於多個實際場景，如智慧作曲系統、音樂推薦平台、歌詞生成工具、音訊分析與分類等。資料包中的多語言、多類型資料支援廣泛的應用需求，特別適用於涉及全球音樂領域的AI專案。透過此數據包，您將輕鬆獲取多語言、多類型的高品質音樂數據，助力您的AI模型在音樂領域實現卓越表現。

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