音乐流派分类数据集FMA-likeGTZANforMusicGenreClassification-calving23
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派，数据集，音频处理，机器学习，音乐分析，声音识别，人工智能，计算机音乐
数据概述： 该数据集基于FMA和GTZAN数据集构建，专注于音乐流派分类任务，记录了多种音乐流派的歌曲样本。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪到现代。
地理范围：数据覆盖全球范围内的音乐作品，主要来自各大音乐平台和公开音乐库。
数据维度：数据集包括不同音乐流派的歌曲音频文件，涵盖流派标签、音频特征（如频谱图、梅尔频率倒谱系数等）、时长、采样率等。同时包含音频文件的元数据，如艺术家、专辑、发行年份等。
数据格式：数据提供为MP3或WAV格式的音频文件，以及CSV格式的元数据和标签文件，便于音频处理和分析。
来源信息：数据来源于FMA和GTZAN数据集的整合与扩展，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐流派分类、音频特征提取、机器学习模型训练等领域的研究和应用，特别是在音乐推荐系统、音频内容分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于音乐流派分类、音频特征提取等学术研究，如音乐风格识别、流派演变分析等。
行业应用：可以为音乐平台、音响设备厂商等提供数据支持，特别是在音乐推荐、版权管理、个性化播放等方面。
决策支持：支持音乐内容分类、用户偏好分析及策略优化，帮助制定更精准的音乐推荐和版权管理策略。
教育和培训：作为音乐信息学、音频处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐流派分类、音频特征提取及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐流派的特征与分类规律，帮助用户实现准确的流派识别和音乐推荐，为音乐内容分析和个性化服务提供数据支持。
