)
摘要：二胡音色音频数据集是一个面向中国民族乐器音色分析、二胡音色识别与人工智能音乐生成评估的音频数据集。
数据集概述
二胡音色音频数据集是一个面向中国民族乐器音色分析、二胡音色识别与人工智能音乐生成评估的音频数据集。数据集以50首中国音乐作品为基础，每首乐曲提供7种不同音色版本，共形成 350条标注音频记录。音色类型覆盖真实二胡、AI二胡及其他二胡音源，同时加入小提琴和钢琴作为跨乐器对照，可用于系统比较真实演奏、虚拟音源和AI生成音色之间的声学差异。
数据结构与关键特征
数据采用“音频文件 + CSV声学特征 + 音色标签”的组织方式，sample_id 对应1–50号乐曲，audio_file 用于关联具体录音，timbre_type 为核心类别标签。7种音色形式包括：真实二胡、AI二胡、张二胡、DSK二胡、小提琴、钢琴、AI二胡无响度编码器。
声学特征覆盖多个音色维度，包括 spectral_centroid 和 spectral_bandwidth 描述频谱亮度与频率分布，harmonic_noise_ratio 衡量谐波与噪声关系，attack_time 描述起音特性，vibrato_rate 与 vibrato_depth 刻画二胡演奏中特别重要的颤音特征，pitch_hz、loudness_db 和 duration_sec 分别描述基频、响度和音频时长。因此能够从频谱—音高—颤音—动态—时间包络多个层面对不同音色进行比较。
应用价值与研究方向
该数据集适用于二胡音色分类、AI生成音色质量评价、乐器识别、声学特征分析和计算音乐学等研究。研究人员可以利用 MFCC、Mel频谱、Chroma、频谱特征等构建传统机器学习模型，也可使用 CNN、CRNN、Audio Transformer 等深度网络直接学习音频表示。
进一步可以研究真实二胡与AI二胡相似度、不同虚拟二胡音源差异、颤音特征对二胡音色辨识的贡献、响度编码器对AI音色表现的影响，以及二胡与小提琴等弓弦乐器之间的跨乐器音色混淆，为民族音乐数字化、智能伴奏和AI音乐生成提供数据基础。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-492
文件大小：2.3G
原创声明：本数据集为整理作品
