MSD是“Million Song Dataset”的缩写，也就是百万首歌曲数据集。这个数据集由布朗大学和哥伦比亚大学的学者一起创建，数据集中涵盖了来自不同年代、不同艺术家的音频和元数据。
MSD数据集包含音频特征、艺术家信息、歌曲元数据和标签等多种数据。其中，音频特征包括由音频提取出的声学特性，如节奏、旋律和音高。艺术家信息包括艺术家的名字、出生日期、国籍等。歌曲元数据包括歌曲的标题、专辑名称、发行时间等。标签则是针对歌曲的分类，如歌曲风格、情绪等等。
MSD数据集是一个非常重要的数据集，它可以应用于音乐分类、音乐推荐、音乐信息检索等多个领域。在音乐分类方面，研究人员可以通过对数据集进行分析，找到不同歌曲之间的共同点和不同点，并据此将歌曲划分成不同的类别。在音乐推荐方面，MSD数据集可以用于协同过滤算法，根据用户历史数据和歌曲特性，推荐最符合用户口味的歌曲。在音乐信息检索方面，MSD数据集可以用于帮助用户通过输入关键词查询歌曲，甚至可以通过对用户的语音指令进行操作，如“播放我最喜欢的歌曲”。
MSD数据集已经成为音乐信息学领域的重要数据集之一，许多学者已经在此数据集上开展了各种基于机器学习和深度学习模型的研究。比如，研究人员可以通过使用深度学习模型对MSD数据集进行训练，让计算机自动对音乐进行分类，并建立起音乐分类器。另外，研究人员也可以通过深度学习技术将MSD数据集中的音乐进行向量化，然后通过计算这些向量之间的相似度，实现歌曲的推荐功能。
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