We introduce the Million Song Datas

We introduce the Million Song Dataset, a freely-available collection of audio features and metadata for a million contemporary popular music tracks. We describe its creation process, its content, and its possible uses. Attractive features of the Million Song Database include the range of existing resources to which it is linked, and the fact that it is the largest current research dataset in our field. As an illustration, we present year prediction as an example application, a task that has, until now, been difficult to study owing to the absence of a large set of suitable data. We show positive results on year prediction, and discuss more generally the future development of the dataset

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi giới thiệu các bộ dữ liệu bài hát triệu, một bộ sưu tập miễn phí có sẵn các tính năng âm thanh và siêu dữ liệu cho một triệu hiện đại phổ biến bài nhạc. Chúng tôi mô tả quá trình sáng tạo của mình, nội dung của nó và sử dụng có thể của nó. Các tính năng hấp dẫn của các cơ sở dữ liệu bài hát triệu bao gồm phạm vi của các nguồn tài nguyên sẵn có mà nó được liên kết, và thực tế là nó là số liệu nghiên cứu hiện tại lớn nhất trong lĩnh vực của chúng tôi. Như là một minh hoạ, chúng tôi trình bày dự đoán năm như là một ứng dụng ví dụ, một công việc, cho đến nay, đã có khó khăn để học do sự vắng mặt của một tập lớn các dữ liệu thích hợp. Chúng tôi hiển thị kết quả tích cực vào năm dự đoán, và thảo luận về sự phát triển trong tương lai của bộ dữ liệu nói chung

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi giới thiệu Triệu Sông Dataset, một bộ sưu tập tự do có sẵn các tính năng âm thanh và siêu dữ liệu cho một triệu bài nhạc phổ biến hiện nay. Chúng tôi mô tả quá trình của nó tạo ra, nội dung của nó, và khả năng sử dụng của nó. Tính năng hấp dẫn của Triệu Sông Cơ sở dữ liệu bao gồm một loạt các nguồn lực hiện có để mà nó được liên kết, và thực tế là nó là các số liệu nghiên cứu lớn nhất hiện nay trong lĩnh vực của chúng tôi. Để minh họa, chúng tôi trình bày dự đoán năm như một ứng dụng ví dụ, một nhiệm vụ mà có, cho đến bây giờ, rất khó để nghiên cứu do sự vắng mặt của một lượng lớn các dữ liệu phù hợp. Chúng tôi cho thấy kết quả tích cực trên dự đoán năm, và thảo luận nói chung sự phát triển tương lai của các tập dữ liệu