音乐风格分类摇滚与嘻哈歌曲数据集MusicGenreClassificationRockvsHip-hopSongs-dbinef
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，摇滚，嘻哈，风格分类，音频特征，机器学习，FMA，Echonest
数据概述：
该数据集包含来自FMA（Free Music Archive）和Echonest的数据，记录了摇滚和嘻哈两种音乐风格的歌曲信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可推测为FMA和Echonest数据收集时期。
地理范围：数据来源未明确地域限制，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多种音乐特征，例如：track_id（歌曲ID），bit_rate（比特率），comments（评论数），composer（作曲者），date_created（创建日期），date_recorded（录制日期），duration（时长），favorites（收藏数），genre_top（顶级流派），genres（流派列表），genres_all（所有流派），information（信息），interest（兴趣），language_code（语言代码），license（许可证），listens（播放次数），lyricist（作词人），number（编号），publisher（出版商），tags（标签），title（标题）等。
数据格式：数据以CSV和JSON两种格式提供，CSV文件（fma-rock-vs-hiphop.csv）包含结构化音乐特征，JSON文件（echonest-metrics.json）可能包含Echonest提供的音乐元数据。
来源信息：数据来源于FMA和Echonest，是音乐研究和分析领域的常用数据集。该数据集已进行结构化处理，便于分析和建模。
该数据集适合用于音乐风格分类、音频特征分析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、音乐推荐系统、音频信号处理、音乐风格识别等学术研究。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐应用、音乐版权管理等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐内容分析和用户行为分析方面。
决策支持：支持音乐产业的决策制定，例如市场趋势分析、音乐风格预测、版权管理等。
教育和培训：作为音乐信息学、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特征和音乐分析方法。
此数据集特别适合用于探索摇滚和嘻哈音乐风格的差异，构建音乐分类模型，以及研究影响音乐受欢迎程度的因素。
