音频频谱特征训练数据集AudioSpectralFeatureTrainingDataset-prashobhjames2003
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 频谱特征, 机器学习, 音频分类, 信号处理, 特征提取, 声音识别, 数据标注
数据概述：
该数据集包含音频信号的频谱特征数据，记录了不同音频样本的频谱特性，用于音频信号处理和机器学习模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为静态音频特征数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，音频样本来源多样。
数据维度：数据集包括多个关键频谱特征，如：Spectral Centroid（频谱质心）、Spectral Bandwidth（频谱带宽）、Spectral Contrast（频谱对比度）、Zero Crossing Rate（过零率）以及Target（目标类别，Clean）。此外，还包含了两个未命名的字段。
数据格式：CSV格式，文件名为"RPW sheet - Final Sheet.csv"，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于prashobhjames2003-rpw-training-sheet，已进行特征提取和初步标注。
该数据集适合用于音频信号处理、声音分类、特征工程和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于音频信号处理、机器学习和人工智能交叉领域的学术研究，如声音事件检测、音频分类、声纹识别等。
行业应用：为音频处理相关的行业提供数据支持，如音乐推荐、语音识别、环境声音监测等。
决策支持：支持在音频分析相关的决策制定，如优化音频处理算法、提升声音识别的准确性等。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取和分类。
此数据集特别适合用于探索音频频谱特征与声音类别之间的关系，帮助用户实现声音的自动分类、识别等目标，提升音频处理系统的性能。
