音频特征提取数据集_Audio_Feature_Extraction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 机器学习, 特征工程, ZCR, RMSE, MFCC, 数据增强, 信号处理
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的特征数据，用于音频分析和机器学习模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态音频特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但特征提取方法具有通用性，可应用于各种音频场景。
数据维度：数据集包含 417 个特征列，涵盖了多种音频特征，包括过零率（ZCR）、均方根能量（RMSE）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）以及随机数据增强后的特征。
数据格式：CSV格式，文件名为 zcr_rmse_mfcc_plus_random_aug_features.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于音频信号处理和机器学习研究，经过特征提取和可能的数据增强处理。
该数据集适合用于音频分类、语音识别、音乐信息检索等相关研究和应用。
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：适用于音频信号处理、机器学习和模式识别领域的学术研究，如音频事件检测、情感分析、音乐风格分类等。
行业应用：可以为音频相关的行业提供数据支持，例如智能音箱、语音助手、音乐推荐系统等。
决策支持：支持音频内容分析和理解，用于优化音频处理算法和应用。
教育和培训：作为音频信号处理和机器学习课程的实践材料，帮助学生和研究人员理解音频特征提取和模型构建。
此数据集特别适合用于探索音频特征与音频信号内在属性之间的关系，帮助用户构建和优化音频分析模型，提高模型在音频识别和分类任务中的性能。
