印度音乐MFCC特征音频数据集IndianMusicMFCCFeatureAudioDataset-gokularamanan

数据来源：互联网公开数据

标签：音频分析, 音乐特征, MFCC, 印度音乐, 声学特征, 语音识别, 机器学习, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自印度音乐的音频数据的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，用于音频分析和机器学习任务。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态音频特征数据集。地理范围：数据主要来源于印度音乐作品。数据维度：每个.csv文件代表一首歌曲的MFCC特征，包含多个特征值，这些特征值代表了音频在不同时间帧上的声学特性。数据格式：CSV格式，每个文件对应一首歌曲，文件名包含歌手和歌曲名，如“Asha Bhosale - Aage Bhi Jaane Na Tu Waqt_mfcc.csv”。来源信息：数据来源于对印度音乐作品的MFCC特征提取，已进行特征标准化处理。该数据集适合用于音频分类、音乐推荐、语音识别等领域的学术研究和技术应用。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于音乐信息检索、音频信号处理、声学建模等领域的学术研究，如音乐风格分类、情感分析、音乐生成等。行业应用：可以为音乐平台、音频分析公司提供数据支持，特别是在音乐推荐、音频搜索、版权识别等方面。决策支持：支持音乐产业中的市场分析和用户行为研究，辅助制定音乐推广和内容创作策略。教育和培训：作为音频信号处理、机器学习、人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取和分析方法。此数据集特别适合用于探索印度音乐的声学特征，帮助用户进行音乐分类、风格识别，以及构建音频分析模型。