为音乐选择标签时，可以从以下维度进行分类和标注，以提升音乐识别和推荐系统的准确性：
一、基础属性标签
音乐风格
包括古典、流行、爵士、电子、摇滚等常见类型，帮助初步分类。
音乐情绪
如欢快、忧伤、激昂等，反映作品的情感基调。
乐器类型
指出主要演奏乐器，如钢琴、吉他、鼓等。
节奏与调式
包括节奏快慢（快速/中速/慢速）和调式（大调/小调）。
和声结构
如三和弦、七和弦等，体现音乐的和声配置。
二、用户体验标签
听觉感受
描述音乐给人的直观感受，如柔和、刺耳等。
使用场景
指定音乐适用场景，如运动、休闲、工作等。
用户评分
可添加听众评分作为参考。
三、高级语义标签
主题与情感变化
捕捉音乐叙事性或情感起伏特征。
音色特征
如明亮、浑厚等，辅助区分不同乐器或人声。
动态变化
包括音量、音色的动态起伏。
四、其他注意事项
标签规范性
使用中英文对照标签（如“欢快”/“upbeat”），避免合并多个词（如“舒缓放松”应拆分为“舒缓”和“放松”）。
全面性原则
尽量覆盖作品的主要特征，但避免冗余标签。
搜索优化
以“风格+情绪”等组合形式添加标签，提升搜索匹配度。
通过以上分类标注，既能满足AI音乐创作的训练需求，也能帮助用户更精准地找到目标音乐。