音乐风格分类-摇滚与嘻哈音乐数据集MusicStyleClassification-Rockvs-Hip-HopMusicDataset-efstathiasdrolia
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐风格, 摇滚, 嘻哈, FMA数据集, 音频特征, 音乐分类, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自FMA（Free Music Archive）的数据，记录了摇滚和嘻哈两种音乐风格的音频特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为音乐作品的静态特征集合。
地理范围：数据来源未限定地理范围，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括多个维度，如track_id（歌曲ID），bit_rate（比特率），duration（时长），genre_top（主要风格），genres（所属流派列表），以及其他元数据信息，如composer（作曲者），date_recorded（录制日期），license（许可协议）等。
数据格式：CSV格式，文件名为fma-rock-vs-hiphop.csv，方便数据分析和特征提取。数据包含了各种音乐相关的元数据信息，以及可能的音频特征，用于音乐风格分类任务。
来源信息：数据来源于FMA数据集，该数据集是一个公开的音乐档案，提供了丰富的音乐作品及其元数据信息。
该数据集适合用于音乐风格分类、音频特征分析、机器学习模型训练等。
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、音频信号处理、机器学习模型训练等方面的学术研究，例如音乐风格识别、音乐推荐系统、音频特征分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务、音乐推荐引擎等提供数据支持，特别是在音乐分类、个性化推荐和用户体验优化方面。
决策支持：支持音乐内容管理和版权管理，帮助音乐行业进行数据驱动的决策。
教育和培训：作为音乐信息检索、机器学习、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索摇滚和嘻哈音乐的特征差异，构建音乐风格分类模型，并提高音乐推荐系统的准确性。
