音频特征提取与音乐流派分类数据集AudioFeatureExtractionandMusicGenreClassificationDataset-novipriantyningsih
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐分类, 机器学习, 特征提取, 声音信号处理, 时域特征, 频域特征, MFCC
数据概述：
该数据集包含来自不同音乐作品的音频特征数据，记录了多种音频特征的均值和方差，用于音乐流派识别和音频分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但其通用性使其适用于各种音乐文化和流派。
数据维度：数据集包含多个音频特征，包括：文件长度、色度特征（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18个梅尔频率倒谱系数（MFCC）的均值和方差（mfcc1_mean ~ mfcc18_var）。
数据格式：CSV格式，文件名为features_30_sec.csv，便于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于音频特征提取，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音乐流派识别、音频信号处理、机器学习模型训练和评估。
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、音乐流派识别等学术研究。
行业应用：为音乐推荐系统、音乐内容分析、音频指纹识别等应用提供数据支持。
决策支持：支持音乐平台的内容管理、个性化推荐和版权保护等决策。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解音频特征提取和音乐分类方法。
此数据集特别适合用于探索音频特征与音乐流派之间的关系，并构建音乐分类模型，以提升音乐推荐的准确性和用户体验。
