Lyriccovers 2.0: An Enhanced Dataset for Cover Song Analysis

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-752386
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.75238

Balluff, Maximilian ; Auch, Maximilian

; Mandl, Peter

; Wolff, Christian

PDF - Veröffentlichte Version
(594kB)

Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 20 Mrz 2025 17:40

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Details

Dokumentenart:	Artikel
Open Access Art:	Unbekannt
Titel eines Journals oder einer Zeitschrift:	IADIS International Journal on WWW/Internet
Verlag:	IADIS
Band:	22
Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels:	2
Seitenbereich:	S. 75-92
Datum:	2024
Institutionen:	Sprach- und Literatur- und Kulturwissenschaften > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff) Informatik und Data Science > Fachbereich Menschzentrierte Informatik > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff)
Stichwörter / Keywords:	Cover Song Detection, Music Information Retrieval, Dataset, Lyrics
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	75238

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This research offers a detailed examination of a novel dataset that collates original musical compositions alongside their derivative cover versions. Unique in its inclusion of both links to YouTube as well as and lyrical content, the dataset enlists more than 78,000 tracks, encompassing more than 24,000 cover song groupings. It stands as the most diverse compendium of cover songs currently ...

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