音乐流派分类Rock与Hip-Hop数据集MusicGenreClassificationRockvsHip-HopDataset-veronikafilippou
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 摇滚, 嘻哈, 音频分析, 音乐特征, 机器学习, 分类模型, FMA
数据概述：
该数据集包含来自Free Music Archive (FMA) 的音乐数据，记录了摇滚（Rock）和嘻哈（Hip-Hop）两种音乐流派的音频特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2008年到数据创建的时间。
地理范围：数据未明确标注地理范围，主要来源于Free Music Archive，可视为全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括"track_id"（歌曲ID），"bit_rate"（比特率），"comments"（评论数量），"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ID），"genres_all"（所有流派ID），"information"（信息），"interest"（兴趣），"language_code"（语言代码），"license"（许可证），"listens"（收听次数），"lyricist"（作词者），"number"（编号），"publisher"（出版商），"tags"（标签），"title"（标题）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fma-rock-vs-hiphop.csv，方便数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于Free Music Archive，已进行初步整理，包含音乐元数据和流派信息。
该数据集适合用于音乐流派分类、音频特征分析和机器学习模型的构建与评估。
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、音频信号处理、机器学习等领域的学术研究，如音乐流派识别、音乐推荐系统等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在音乐内容分析、个性化推荐、版权管理等方面。
决策支持：支持音乐行业的产品开发和市场策略制定，如音乐风格分析、用户偏好预测等。
教育和培训：作为音乐分析、机器学习、数据科学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同音乐流派的特征差异，构建音乐分类模型，提升音乐推荐系统的准确性。
