音乐流派分类音频特征数据集MusicGenreClassificationAudioFeatureDataset-ahmadfakhar
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 音频特征, 机器学习, 声音识别, 数据分析, 时域特征, 频域特征, 音乐分析
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，用于音乐流派的分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态音频特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种音乐流派，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含两份CSV文件，分别提取了30秒和3秒音频片段的特征。主要特征包括：
文件名称（filename）：音频文件名。
时长（length）：音频时长，以采样点数计。
色谱图均值和方差（chroma_stft_mean, chroma_stft_var）：表示音频的音高分布。
均方根能量均值和方差（rms_mean, rms_var）：表示音频的能量。
频谱质心均值和方差（spectral_centroid_mean, spectral_centroid_var）：表示音频的频率重心。
频谱带宽均值和方差（spectral_bandwidth_mean, spectral_bandwidth_var）：表示音频的频率分布范围。
滚降频率均值和方差（rolloff_mean, rolloff_var）：表示音频的频率衰减点。
过零率均值和方差（zero_crossing_rate_mean, zero_crossing_rate_var）：表示音频的过零次数。
谐波均值和方差（harmony_mean, harmony_var）：表示音频的谐波成分。
感知特征均值和方差（perceptr_mean, perceptr_var）：表示音频的感知特性。
节奏（tempo）：音频的节奏信息。
梅尔倒谱系数均值和方差（mfcc1_mean ~ mfcc20_var）：表示音频的梅尔频率倒谱系数。
标签（label）：音频所属的音乐流派。
数据格式：CSV格式，包含features_30_sec.csv和features_3_sec.csv两个文件，方便数据读取和分析。数据已进行特征提取，可以直接用于模型训练。
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、音频分析、机器学习等领域的学术研究，例如音乐流派识别、情感分析等。
行业应用：可以为音乐平台、内容推荐系统、音频搜索引擎等提供数据支持，用于优化音乐推荐算法、提升用户体验。
决策支持：支持音乐行业的市场分析，帮助音乐公司了解不同音乐流派的特征，制定更有效的市场策略。
教育和培训：作为音频处理、机器学习、数据科学等课程的实训材料，帮助学生掌握音频特征提取、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索音频特征与音乐流派之间的关系，帮助用户构建音乐分类模型，实现自动化的音乐流派识别。
