音频特征分析测试数据集AudioFeatureAnalysisTestDataset-pankajnk
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 信号处理, 机器学习, 傅里叶变换, 特征提取, 时域分析, 频域分析, 数据测试
数据概述：
该数据集包含音频信号的特征数据，用于评估和测试音频分析算法的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征集合。
地理范围：数据来源未明确，可适用于通用音频分析场景。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖频域和时域分析结果，具体包括：
seg_id：音频片段标识符。
FFT_Mag_：傅里叶变换（FFT）后的幅度特征，包括不同频率下的幅度值、均值和标准差。
FFT_Phz_：傅里叶变换（FFT）后的相位特征，包括不同频率下的相位均值和标准差。
FFT_Rmean_first_18000：前18000个采样点的傅里叶变换实部均值。
avg_first_50000_0/1/2, avg_last_50000_0/1/2, avg_first_10000_0/1/2：时域信号的均值特征，分别针对不同通道。
max_to_min_0/1/2：时域信号的最大值与最小值之差，分别针对不同通道。
skew_0/1：时域信号的偏度，分别针对不同通道。
mean_1：时域信号的均值，针对通道1。
std_last_50000_1：通道1最后50000个采样点的标准差。
min_last_10000_1：通道1最后10000个采样点的最小值。
sum_1：通道1的信号总和。
q95_2, q99_2, q05_2, q01_2：通道2的信号分位数。
abs_q95_2, abs_q05_2, abs_q01_2：通道2信号分位数的绝对值。
数据格式：CSV格式，文件名为Test_selected.csv，方便数据分析和模型训练。
数据来源于对音频信号进行特征提取后得到的结果，已进行标准化处理。
该数据集特别适合用于音频信号处理、机器学习模型训练和评估，以及特征重要性分析。
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、模式识别等领域的学术研究，例如音频分类、声音事件检测等。
行业应用：可为音频相关产品和技术提供数据支持，例如语音识别、音乐推荐、环境声音监测等。
决策支持：支持音频分析算法的性能评估和优化，从而提升相关产品的准确性和效率。
教育和培训：作为音频信号处理课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解音频特征提取和分析技术。
此数据集特别适合用于探索音频特征与声音事件之间的关系，帮助用户构建和优化音频分析模型，提升模型在实际应用中的性能。
