音乐流派分类音频特征数据集MusicGenreClassificationAudioFeatures-novipriantyningsih

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, 声音信号处理, 频谱分析, MFCC, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含从多种音乐流派中提取的音频特征，用于音乐流派的自动分类任务。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音频特征数据集使用。地理范围：数据来源未明确，但音频特征代表了多种音乐流派，具有全球通用性。数据维度：数据集包括“filename”（音频文件名）、“length”（音频时长）、以及多种音频特征，如“chroma_stft_mean”、“chroma_stft_var”、“rms_mean”、“rms_var”、“spectral_centroid_mean”、“spectral_centroid_var”、“spectral_bandwidth_mean”、“spectral_bandwidth_var”、“rolloff_mean”、“rolloff_var”、“zero_crossing_rate_mean”、“zero_crossing_rate_var”、“harmony_mean”、“harmony_var”、“perceptr_mean”、“perceptr_var”、“tempo”、“mfcc1_mean”至“mfcc20_var”（20个梅尔频率倒谱系数的均值和方差）、“label”（音乐流派标签）等。数据格式：CSV格式，文件名为features_30_sec.csv，方便数据分析和模型训练。数据经过特征提取，适用于多种机器学习算法。该数据集适合用于音乐流派识别、音频特征分析以及相关领域的学术研究和技术开发。

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，例如音乐流派分类算法的性能评估、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，尤其在自动音乐分类、个性化音乐推荐方面具备实用价值。决策支持：支持音乐平台的内容管理和用户体验优化，助力音乐产业的数据驱动决策。教育和培训：作为音频信号处理、机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取和音乐分类。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，帮助用户构建音乐分类模型、优化音乐推荐算法，从而实现对音乐内容的更深层次理解和应用。