hypnaton/suno-dataset

music-datasets

Сборка обучающего набора для музыкальной генерации из нескольких источников. Единая точка входа — manifest.csv, собирается скриптом scripts/build_manifest.py.

python3 scripts/build_manifest.py

Скрипт только читает исходные каталоги и создаёт manifest.csv и missing_files.log. Исходные данные он не меняет и не перемещает.

Состав

Источник	Строк	Часов	Лицензия	Происхождение
own-suno	2424	140.0	proprietary	собственный аккаунт Suno
kukedlc	857	46.0	CC-BY-4.0	сторонний набор, автор выложил свои генерации
humair025	—	—	см. предупреждение ниже	не скачиваем
Итого в манифесте	3281	186.0

Провенанс источников

own-suno — ~/Documents/GitHub/dataset/

Собственные треки, выгруженные из личного аккаунта Suno через внутренний веб-API (POST /api/feed/v3) с токеном из браузера. Полная выгрузка — 5936 клипов; в манифест берутся только записи с keep_reason == None (2424), то есть полноценные генерации по промпту. Отсеяны загрузки пользователя, каверы и продолжения поверх них, а также треки короче минуты и без стилевого промпта — разметка описана в README самой выгрузки.

Права: треки сгенерированы на платном тарифе Suno, коммерческие права на выход принадлежат владельцу аккаунта согласно условиям Suno на момент генерации. В манифесте помечены как proprietary — набор не предназначен для публикации.

Аудио лежит в ~/Documents/GitHub/dataset/dataset/, поэтому пути в манифесте ведут за пределы этого каталога (../GitHub/dataset/dataset/...).

kukedlc — kukedlc-suno/

Сторонний набор с Hugging Face: автор выложил собственные генерации Suno, сделанные на тарифе Suno Pro (май 2026). В его README и в карточке датасета заявлена лицензия CC-BY-4.0, прямо разрешающая производные работы, включая дообучение генеративных моделей, при условии указания авторства.

Это ключевое отличие от humair025: здесь права на исходное аудио есть у того, кто их и раздаёт, а лицензия выдана осознанно.

Требование атрибуции: при любой публикации модели или производного набора нужно указать автора kukedlc-suno и лицензию CC-BY-4.0.

humair025 — только ссылка, данные не скачиваем

https://huggingface.co/datasets/humair025/suno-audio — 213 ГБ, 49 698 треков.

Предупреждение. Это скрап публичного поиска Suno: автор репака собрал чужие треки и переупаковал их. Прав на исходное аудио у него нет — ни авторских, ни лицензии от тех, кто эти треки сгенерировал. Лицензия, указанная в карточке такого репака, ничего не значит: раздающий не может выдать прав, которых у него нет.

Прецедент прямой: аналогичный набор blanchon/suno-20k, собранный тем же способом, получил DMCA takedown и был удалён.

Практический вывод: не скачивать, не обучать, не включать в манифест. Модель, обученная на таком наборе, наследует юридический риск, и снять его задним числом невозможно — на аудио не остаётся следа о происхождении.

Схема manifest.csv

Колонка	own-suno	kukedlc
source	own-suno	kukedlc
track_id	id	id
file_path	путь относительно music-datasets/	то же
style_prompt	metadata.tags	tags
lyrics	metadata.prompt	prompt_letras
description_prompt	metadata.gpt_description_prompt	gpt_description_prompt
negative_tags	metadata.negative_tags	—
bpm	metadata.avg_bpm	—
bpm_min, bpm_max	metadata.min_bpm / max_bpm	—
key	metadata.key	—
is_instrumental	metadata.make_instrumental	is_instrumental
duration	metadata.duration	duration
model_name	model_name	model_name
created_at	created_at	created_at
artist_warning	есть ли metadata.artist_reference_warning	всегда False
prompt_group	хеш style_prompt + lyrics	то же
origin	own-account	curated-third-party
license	proprietary	CC-BY-4.0

Прочерк означает, что источник таких данных не содержит вообще: у kukedlc в CSV нет ни темпа, ни тональности, ни негативных тегов. В сводке скрипта такие колонки помечены —, чтобы ноль не читался как потеря данных.

Про prompt_group

По умолчанию (--prompt-group-mode generation) это хеш от style_prompt, lyrics и created_at. Группа означает ровно то, что нужно: варианты одной генерации. В текущих данных — 1817 групп, все размером в одну или две строки.

Режим hash (прежнее имя — prompt) считает хеш только от style_prompt и lyrics и устарел: у инструменталов лирика пустая, поэтому все генерации с одинаковым стилевым промптом сливаются в одну группу — крупнейшие получались на 58 и 40 строк при максимум двух вариантах у генерации. Оставлен только для воспроизведения старых сборок.

Ограничения

Объём. 186 часов — это размер для файнтюна или LoRA поверх уже обученной модели (ACE-Step, MusicGen, Stable Audio Open), а не для обучения с нуля. Модели такого класса тренируют на десятках тысяч часов; на 186 часах обучение с нуля даст переобучение на узкий набор стилей вместо работающего генератора. Реалистичные сценарии — адаптация под свой стилевой словарь, LoRA на конкретный жанр, дообучение conditioning на текстовый промпт.

Сплит train/val обязан уважать prompt_group. Варианты одной генерации делят промпт, стиль и почти всё звучание. Если один вариант попадёт в train, а второй в val, валидация покажет заниженную ошибку — модель будет отвечать на почти тот же трек, который видела. Разбивать нужно по группам целиком:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit

df = pd.read_csv("manifest.csv")
splitter = GroupShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.1, random_state=0)
train_idx, val_idx = next(splitter.split(df, groups=df["prompt_group"]))

Перекос источников. 74% строк — из own-suno, и это один автор с устойчивыми стилевыми предпочтениями. Набор не репрезентативен для музыки вообще: это срез вкусов двух аккаунтов.

Неполные метаданные. Темп и тональность есть только у части own-suno (47.8% и 40.8%), у kukedlc их нет вовсе. Лирика заполнена у 9.8% own-suno — остальное инструменталы и вокал без сохранённого текста. Если conditioning завязан на эти поля, обучать можно только на подмножестве.

Лицензии несовместимы. own-suno помечен proprietary, kukedlc — CC-BY-4.0 с обязательной атрибуцией. Смешанный набор целиком публиковать нельзя, а публикуя модель, обученную на нём, нужно указывать автора kukedlc-suno.

Файлы

Путь	Что это
manifest.csv	единый манифест, создаётся скриптом
missing_files.log	строки, для которых не нашлось аудио (в манифест не попали)
scripts/build_manifest.py	сборка манифеста
scripts/upload_hf.py	заливка приватного датасета на HuggingFace
kukedlc-suno/	сторонний источник как есть, не изменяется