标题：音频信号特征数据集深入解析声音特征
数据内容：
该数据集包含了多种音频信号的特征参数，具体包括：
1. 频谱质心相关特征（均值和标准差）
2. 频谱带宽相关特征（均值和标准差）
3. 频谱对比度相关特征（均值）
4. 频谱平坦度相关特征（均值）
5. 频谱衰减相关特征（均值）
6. 过零率（zero_crossing_rate）
7. 均方根能量（rms_energy）
8. 音高相关特征（均值、最小值、最大值和标准差）
9. 频谱偏度（spectral_skew）
10. 频谱峰度（spectral_kurtosis）
11. 能量熵（energy_entropy）
12. 对数能量（log_energy）
13. MFCC特征（13个系数的均值和标准差）
14. 标签（2种不同值，可能表示分类结果）
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的声音分析问题，包括但不限于：
1. 语音识别与分类
2. 音乐类型识别
3. 声音情感分析
4. 声学特征提取与建模
5. 工业设备声音监测与故障诊断
统计分析：
- 数据集包含15070行数据（基于字段的不同值数量推断）。
- 大部分特征字段（如频谱质心、频谱带宽、MFCC特征等）具有高度多样性，表明数据集覆盖了丰富的声音场景。
- 标签字段仅有2种不同值，可能表示二分类问题（如正常与异常声音分类）。
标签：音频信号，特征工程，声音分类，频谱分析，MFCC，机器学习，声音识别，
行业分类：
人工智能，数据科学，音频处理，机器学习
