音频音乐特征分析数据集AudioMusicFeatureAnalysis-suresshh96
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐特征, 机器学习, 声音识别, 特征提取, MFCC, 数据建模, 音乐分类
数据概述：
该数据集包含从音频文件中提取的音乐特征数据，用于音乐分析和分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理信息。
数据维度：数据集包含多个特征维度，每个音频文件均提取了多种音频特征，包括：
质心（centroid）
频谱通量（flux）
均方根能量（rmse）
过零率（zcr）
对比度（contrast）
带宽（bandwidth）
平坦度（flatness）
滚降频率（rolloff）
梅尔频率倒谱系数（MFCC，Mel-frequency cepstral coefficients），包括从mfcc_0到mfcc_19共20个系数
节奏（tempo）
每个特征都包含了最大值（max）、最小值（min）、均值（mean）、标准差（std）、峰度（kurtosis）和偏度（skew）等统计量。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
数据来源：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频信号处理、音乐信息检索和机器学习模型的训练与评估。
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、音乐风格分类等学术研究。
行业应用：为音乐推荐系统、音乐搜索引擎、音频内容分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持音乐平台的内容管理、用户行为分析和个性化推荐策略的制定。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解音频特征提取与建模。
此数据集特别适合用于探索音频特征与音乐风格之间的关系，帮助用户构建音乐分类模型、实现音乐推荐功能、以及进行音频信号的深入分析。
