摘要：音乐表演人才培训数据集是一个面向智能音乐教育、表演能力评估与个性化培养策略研究的多模态学习数据集，数据来源于中国音乐学习者在练习、排练和正式评估过程中的真实表演记录。
数据集概述
音乐表演人才培训数据集是一个面向智能音乐教育、表演能力评估与个性化培养策略研究的多模态学习数据集，数据来源于中国音乐学习者在练习、排练和正式评估过程中的真实表演记录。数据集共包含 186 个文件，其中包括 185 个 .wav 音频文件和 1 个结构化 CSV 元数据文件。音频数据记录不同学习阶段、难度水平和演唱任务下的实际表现，结构化信息则描述学习者的表演类别、训练活动、能力发展维度以及教学策略，可用于分析音乐技能随训练过程的变化规律。
数据结构与关键特征
核心元数据文件 bel_canto_dataset_updated.csv 共包含 7 列，通过 file_name 与185个音频文件一一对应。标签字段将表演划分为 m_bel（男声美声）、f_bel（女声美声）、m_folk（男声民歌）和 f_folk（女声民歌）4类，同时记录演唱方法和性别信息。动作类型涵盖技术练习、表现力训练、节奏练习、视奏和即兴演奏；才能维度涉及音准、节奏精准度、力度控制、表情、手指灵巧度、视奏能力和舞台表现力；策略类型则包括个性化练习安排、技能导向训练、自适应反馈整合、多模态学习以及探索与利用等教学策略，因此能够从音频表现、训练行为、能力维度和教学策略多个层面描述音乐学习过程。
应用价值与研究方向
该数据集适用于音乐表演分类、声乐风格识别、演唱能力评估、自适应训练推荐和智能音乐教学等研究。音频部分可采用 MFCC、Mel 频谱、Chroma 等声学特征，结合 CNN、CRNN、Wav2Vec 2.0、HuBERT 或 Audio Transformer 进行演唱风格和能力建模；结构化训练信息则可结合 XGBoost、MLP 或序列模型分析不同教学策略对学习效果的影响。进一步可研究音频与教学元数据多模态融合、个性化训练路径生成、表演能力成长预测、强化学习驱动的训练策略优化、学习者能力画像以及面向智能音乐教育系统的动态反馈与决策机制。
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-524
文件大小：838M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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