音频信号特征分类数据集AudioSignalFeatureClassificationDataset-prashobhjames2003
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析，信号处理，特征提取，机器学习，音乐分类，声学特征，数据标注，有监督学习
数据概述：
该数据集包含音频信号的特征数据，用于音乐类型的分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态音频特征数据集。
地理范围：数据未明确地域限制，适用于通用的音频分析与分类场景。
数据维度：数据集包括多个音频特征，如Spectral Centroid（频谱质心），Spectral Bandwidth（频谱带宽），Spectral Contrast（频谱对比度），Zero Crossing Rate（过零率）等，以及目标类别（Target）和两个未标记的字段（Und: 5, Und: 6）。
数据格式：CSV格式，文件名为"RPW sheet - Final Sheet.csv"，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于prashobhjames2003-rpw-final-data项目，已进行特征提取与标注。
该数据集适合用于音频信号处理、机器学习分类和声学特征分析等领域。
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、音频分类、声学特征研究等学术研究，例如音乐风格识别、情感分析等。
行业应用：可以为音乐产业、音频内容分析平台提供数据支持，尤其在音乐推荐、版权管理、智能音乐生成等方面。
决策支持：支持音频内容平台的智能化管理和个性化推荐，优化用户体验。
教育和培训：作为音频处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取与分类。
此数据集特别适合用于探索音频信号特征与音乐风格之间的关联，帮助用户构建音乐分类模型，提升分类准确度。
