音乐流派分类摇滚与嘻哈数据集MusicGenreClassificationRockvsHip-hop-raghucharanv
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 摇滚, 嘻哈, 音乐特征, 音频分析, 机器学习, 音乐分类, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Freesound音乐档案的音乐数据，记录了摇滚（Rock）和嘻哈（Hip-hop）两种音乐流派的音乐作品信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“date_created”和“date_recorded”字段推断，数据主要集中在2008年左右。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“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”（主要流派）、“genres”（流派ID）、“genres_all”（所有流派ID）、“information”（信息）、“interest”（兴趣度）、“language_code”（语言代码）、“license”（许可协议）、“listens”（试听次数）、“lyricist”（作词人）、“number”（编号）、“publisher”（出版商）、“tags”（标签）和“title”（标题）。
数据格式：CSV格式，文件名为fma-rock-vs-hiphop.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于音乐流派分类、音频特征分析、音乐推荐系统等研究。
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，例如音乐流派识别算法的开发与评估、音乐特征对流派影响的研究等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，可用于改进音乐推荐系统、实现自动化音乐分类和标签生成。
决策支持：支持音乐公司和版权管理机构进行市场分析和版权管理决策。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解音乐数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与流派之间的关系，帮助用户构建音乐分类模型、优化音乐推荐算法。
