数据集概述
本数据集为论文《MORTY: A Toolbox for Mode Recognition and Tonic Identification》的配套实验数据，包含调式识别与主音识别任务的训练测试集、特征、结果及评估文件，基于分层10折方案划分数据，支持相关音乐计算研究。
文件详解
- 压缩文件: dlfm_makam_recognition_data.zip，包含以下核心内容：
- folds.json: 分层10折划分的训练测试集文件，标注同步分配
- 特征文件: 路径为data/features/[distribution--bin_size--kernel_width]/[MBID--(hist or pdf)].json，hist用于单分布模型，pdf用于多分布模型
- 训练文件: 路径为data/training/[training_type--distribution--bin_size--kernel_width]/fold(0:9).json，存储各折训练模型
- 测试与评估文件: 路径为data/testing/[task]/[training_type--distribution--bin_size--kernel_width--distance--num_neighbors--min_peak]，含各折结果、overall_eval.json及汇总文件evaluation_overall.json、evaluation_perfold.json/.mat
数据来源
Zenodo（http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.57999）
适用场景
- 音乐信息检索研究: 调式识别、主音识别算法的训练与评估
- 音乐计算工具开发: MORTY工具包相关实验的复现与扩展
- 音乐特征分析: 探索音高分布特征对调式与主音识别的影响
- 跨模态音乐研究: 基于MusicBrainz ID关联音频与标注数据的分析
