Visualizza wikitesto di Dataset MIDI per addestrare modelli generativi di Musica

== corpus by music21 ==

=== Fonte ===
Sito ufficiale di [https://web.mit.edu/music21/doc/index.html music21]

=== Descrizione ===
Il corpus di <code>music21</code> è una collezione ricca e diversificata di risorse musicali digitalizzate, che include partiture di compositori classici, canti popolari, e opere da varie tradizioni musicali. Questa collezione offre accesso a 3192 file in formati quali MusicXML, MIDI, Humdrum (krn), ABC, MuseData, e Capella (cap).

=== Link ===
Il dataset si può richiamare in Python una volta installata la libreria music21 e si possono estrarre vari tipi di informazioni nonchè navigare i vari dataset:
 from music21 import corpus
 
 # Elenco dei corpora disponibili
 print(corpus.corporaNames())
 
 # Ottenere un elenco di tutte le opere di un dato compositore o collezione
 print(corpus.getComposer('bach'))
 
 # Ottenere informazioni dettagliate su un particolare pezzo
 piece = corpus.parse('bach/bwv65.2.xml')
 piece.metadata.all()
A questo [https://web.mit.edu/music21/doc/about/referenceCorpus.html Link] è possibile consultare in modo estensivo la collezione che compone il corpus.

=== Autori ===
Michael Cuthbert, Christopher Ariza, Benjamin Hogue

== Lakh MIDI Dataset ==

=== Fonte ===
Il dataset è stato realizzato nel contesto di progetto PhD della Columbia University, relativo al paper [https://colinraffel.com/publications/thesis.pdf Learning-Based Methods for Comparing Sequences, with Applications to Audio-to-MIDI Alignment and Matching].

=== Descrizione ===
Il dataset Lakh MIDI è una raccolta di 176581 file MIDI unici, 45129 dei quali sono stati estratti e allineati alle entry del [http://millionsongdataset.com/ Million Song Dataset] di Spotify. Il suo obiettivo è quello di facilitare il recupero di informazioni musicali su larga scala (MIR), sia simboliche (utilizzando i soli file MIDI) sia basate sul contenuto audio (utilizzando le informazioni estratte dai file MIDI come annotazioni per i file audio abbinati).

=== Link ===
Lo trovi [https://colinraffel.com/projects/lmd/ qui] e la documentazione relativa al dataset nell'apposito [https://github.com/craffel/midi-dataset repository GitHub].

=== Autori ===
Colin Raffel

== ADL Piano MIDI ==

=== Fonte ===
[https://arxiv.org/abs/2008.07009 Paper]  e [https://github.com/lucasnfe/adl-piano-midi GitHub]

=== Descrizione ===
L'ADL Piano MIDI è un dataset di 11.086 brani per pianoforte di diversi generi. Questo dataset si basa sul Lakh MIDI dataset, che è una collezione di 45.129 file MIDI unici che sono stati associati a voci nel Million Song Dataset. La maggior parte dei brani nel Lakh MIDI dataset ha più strumenti, quindi per ogni file abbiamo estratto solo le tracce con strumenti della "Famiglia del Pianoforte" (numeri di programma MIDI 1-8). Questo processo ha generato un totale di 9.021 file MIDI per pianoforte unici. Questi 9.021 file sono stati poi combinati con altri circa 2.065 file raccolti da fonti pubblicamente disponibili su internet. 

=== Link ===
Lo trovi [https://github.com/lucasnfe/adl-piano-midi qui]

=== Autori ===
Lucas N. Ferreira, Levi H. S. Lelis, Jim Whitehead

== Ailabs.tw 1K7 ==

=== Fonte ===
Il dataset è stato introdotto da Hsiao nel paper [https://paperswithcode.com/paper/compound-word-transformer-learning-to-compose Compound Word Transformer: Learning to Compose Full-Song Music over Dynamic Directed Hypergraphs] e reso open source tramite il relativo [https://github.com/YatingMusic/compound-word-transformer progetto GitHub].

=== Descrizione ===
Il dataset Ailabs.tw 1K7 è una collezione di 1.700 brani musicali, progettato specificamente per la ricerca e lo sviluppo nel campo dell'intelligenza artificiale musicale. Comprende infatti una varietà di generi musicali ed è stato creato con l'obiettivo di fornire una risorsa versatile e di alta qualità per allenare modelli di intelligenza artificiale, offrendo una vasta gamma di esempi musicali per promuovere innovazioni e progressi nella comprensione e nella creazione di musica tramite algoritmi di apprendimento automatico.

=== Link ===
Lo trovi [https://drive.google.com/file/d/1qw_tVUntblIg4lW16vbpjLXVndkVtgDe/view?usp=sharing qui]

=== Autori ===
Wen-Yi Hsiao, Jen-Yu Liu, Yin-Cheng Yeh and Yi-Hsuan Yang

=== Note ===

==== Pipeline: ====
[[File:Data proc diagram.png|nessuno|miniatura|492x492px|Pipeline processamento dati. Fonte: https://github.com/YatingMusic/compound-word-transformer/blob/main/dataset/Dataset.md]]