音频信号特征提取数据集AudioSignalFeatureExtraction-mathurinache
数据来源：互联网公开数据
标签：音频信号处理, 特征工程, 机器学习, 信号分析, 数据集, 时序数据, 声音识别, 模式识别
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的特征数据，用于后续的分析和建模。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，不具备地理范围属性。
数据维度：数据集包含多个特征维度，以“s0”到“s23”命名，每个维度代表从音频信号中提取的不同特征。此外，还包括一个“recording_id”字段，用于标识不同的音频记录。
数据格式：CSV格式，文件名为“submission (1).csv”，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于音频信号处理的相关研究或公开数据集。数据已进行特征提取，并以数值形式呈现。
该数据集适合用于音频信号处理、机器学习模型训练和评估，特别是用于声音识别、模式识别等领域。
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：适用于音频信号处理、机器学习和模式识别等领域的研究，例如声音事件检测、音乐流派分类等。
行业应用：可用于开发语音识别、声纹识别、音频内容分析等应用。
决策支持：支持基于音频数据的决策制定，如环境监测、异常声音检测等。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解特征提取和模型构建过程。
此数据集特别适合用于探索音频信号特征与声音事件之间的关系，以及构建用于声音识别和分类的模型。
