音频特征分析数据集AudioFeatureAnalysisDataset-rajnarayanmishra
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐特征, 信号处理, 机器学习, 特征提取, 节奏分析, 声学特征, 数据分析
数据概述：
该数据集包含从音频文件中提取的多种声学特征，用于音乐分析和音频处理任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可以视为静态特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但特征提取方法具有普适性，适用于各种音乐类型和文化背景的音频。
数据维度：数据集包含多个特征维度，包括：文件长度、色度频谱特征（chroma_stft_mean, chroma_stft_var）、均方根值（rms_mean, rms_var）、频谱质心（spectral_centroid_mean, spectral_centroid_var）、频谱带宽（spectral_bandwidth_mean, spectral_bandwidth_var）、滚降频率（rolloff_mean, rolloff_var）、过零率（zero_crossing_rate_mean, zero_crossing_rate_var）、谐波特征（harmony_mean, harmony_var）、感知特征（perceptr_mean, perceptr_var）、节奏（tempo）以及梅尔频率倒谱系数（MFCC，mfcc1_mean - mfcc18_var）等。
数据格式：CSV格式，文件名为 features_3_seccsv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于音频文件特征提取，已进行标准化或归一化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于音乐信息检索、音频分类、风格识别等领域的研究和应用。
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：适用于音乐信号处理、机器学习和人工智能交叉领域的学术研究，如音乐风格分类、情感分析、音频生成等。
行业应用：为音乐推荐系统、音频内容分析平台、音乐教育软件提供数据支持，尤其是在音乐特征提取与分析方面。
决策支持：支持音乐制作人、DJ等专业人士进行音乐创作、混音和编排，提供数据驱动的创作灵感。
教育和培训：作为数字音频处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入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音乐风格、情感、节奏等之间的关系，帮助用户构建音频分析模型、提升音乐检索的准确性和个性化推荐效果。
