ACM MM

Multi-Accent Mandarin Dry-Vocal Singing Dataset: Benchmark for Singing Accent Recognition

多语调普通话干声唱Dataset：歌唱语调识别基准

Zihao Wang, Ruibin Yuan, Ziqi Geng, Hengjia Li, Xingwei Qu, Xinyi Li, Songye Chen, Haoying Fu, Roger B. Dannenberg, Kejun Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（长江三角洲创新中心，浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） 纠错

AI总结 本文提出多语调普通话干声唱语料库，用于评估语音模型在歌唱场景中的表现，并探讨方言和元音对语调变化的影响。

Comments Accepted by ACMMM 2025

Journal ref Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (ACMMM 2025), Pages 12714-12721, October 27, 2025. Dublin, Ireland

Singing Timbre Popularity Assessment Based on Multimodal Large Foundation Model

基于多模态大基础模型的歌唱音色受欢迎程度评估

Zihao Wang, Ruibin Yuan, Ziqi Geng, Hengjia Li, Xingwei Qu, Xinyi Li, Songye Chen, Haoying Fu, Roger B. Dannenberg, Kejun Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（长江三角洲创新中心，浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出基于多模态大基础模型的歌唱音色受欢迎程度评估方法，通过引入Sing-MD数据集、VocalVerse架构和H-TPR基准，实现无参考、多维度的歌唱评估。

Comments Accepted to ACMMM 2025 oral

Journal ref Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (ACMMM 2025), Pages 12227-12236