音频特征分析数据集AudioFeatureAnalysisDataset-sirinelazrak
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐特征, 声音信号处理, 机器学习, 时域特征, 频域特征, MFCC, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自音频文件的特征数据，记录了多种音频信号处理技术提取的音乐特征。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，推测为通用音频样本。
数据维度：数据集包括多个特征，涵盖时域、频域和基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的特征。具体包括：文件长度 (file-length)，以及 chroma_stft_mean, chroma_stft_var, rms_mean, rms_var, spectral_centroid_mean, spectral_centroid_var, spectral_bandwidth_mean, spectral_bandwidth_var, rolloff_mean, rolloff_var, zero_crossing_rate_mean, zero_crossing_rate_var, harmony_mean, harmony_var, perceptr_mean, perceptr_var, tempo 和多个 MFCC 特征的均值与方差 (mfcc1_mean - mfcc19_var)。
数据格式：CSV格式，文件名为 features_3_seccsv，便于数据分析与机器学习模型构建。
数据来源：数据来源于对音频文件进行特征提取，具体来源未明确。
该数据集适合用于音频信号处理、音乐信息检索、声音分类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：适用于音乐信息检索、音频特征分析、声音分类等领域的学术研究。例如，可以用于探索音乐风格识别、情感分析等。
行业应用：为音乐推荐系统、音频内容分析平台提供数据支持，例如，音乐推荐、自动音乐分类。
决策支持：支持音乐平台、内容提供商进行内容分析与管理。
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理解音频特征提取与分析。
此数据集特别适合用于探索音频特征与音乐风格、情感之间的关联，帮助用户构建音频分析模型、提升音乐推荐精度。
