音乐流派分类音频特征数据集MusicGenreClassificationAudioFeatures-rowshansiddiki
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐流派, 特征提取, 机器学习, MFCC, 谱特征, 声音识别, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从音频文件中提取的音乐特征数据，记录了不同音乐流派的音频信号的各种统计特征，用于音乐流派的自动识别和分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为静态音乐样本的特征集合。
地理范围：数据未限定地理范围，通常代表全球范围内的音乐风格。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：
chroma_stft_mean/var: 短时傅里叶变换色度特征的均值和方差；
rms_mean/var: 均方根能量的均值和方差；
spectral_centroid_mean/var: 频谱质心的均值和方差；
spectral_bandwidth_mean/var: 频谱带宽的均值和方差；
rolloff_mean/var: 频谱滚降频率的均值和方差；
zero_crossing_rate_mean/var: 过零率的均值和方差；
harmony_mean/var, perceptr_mean/var: 谐波和感知特征的均值和方差；
tempo: 音乐的节奏；
mfcc1-mfcc20_mean/var: 20个梅尔频率倒谱系数（MFCC）的均值和方差；
label: 音乐流派标签。
数据格式：CSV格式，文件名为features_3_sec.csv，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于公开的音频特征提取项目，已进行特征计算与标准化处理。
该数据集适合用于音乐流派识别、音频分类、特征工程等研究和实践。
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（MIR）领域的学术研究，如音乐流派分类算法的比较与优化、音频特征重要性分析等。
行业应用：为音乐推荐系统、音乐内容分析平台、音乐版权管理系统等提供数据支持，可应用于音乐自动分类、个性化推荐等。
决策支持：支持音乐平台的音乐内容管理、用户体验优化，以及音乐版权保护策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、音频处理、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解音频特征提取与音乐分类。
此数据集特别适合用于探索不同音乐流派的音频特征差异，构建音乐分类模型，提升音乐检索和推荐的准确性。
