音乐流派音频特征分析数据集_Music_Genre_Audio_Feature_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，音频，特征提取，流派分类，机器学习，音频分析，STFT，节奏
数据概述：
该数据集包含来自不同音乐流派的音频数据及其对应的音频特征，旨在用于音乐流派识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态音频样本集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，涵盖多种音乐流派，具有全球通用性。
数据维度：数据集包括两个主要组成部分：
.wav 音频文件：包含300个音频文件，每个文件代表一个音乐样本。
Audio_Features_Genre.csv 文件：包含了每个音频文件的特征数据，包含以下字段：
filename：音频文件名。
class：音频所属的音乐流派（如blues）。
stft_mean, stft_var：短时傅里叶变换（STFT）的均值和方差，用于描述音频的频谱特性。
rms_mean, rms_var：均方根（RMS）的均值和方差，反映音频的能量分布。
spectral_centroid_mean, spectral_centroid_var：频谱质心的均值和方差，表示音频的“亮度”。
spectral_bandwidth_mean, spectral_bandwidth_var：频谱带宽的均值和方差，反映音频的频率分布范围。
spectral_rolloff_mean, spectral_rolloff_var：频谱衰减的均值和方差，指示音频的频率截止点。
zero_crossing_rate_mean, zero_crossing_rate_var：过零率的均值和方差，表示音频的音调变化。
chroma_stft_mean, chroma_stft_var：色度特征的均值和方差，捕捉音频的和声信息。
tempo：音频的节奏，以每分钟节拍数（BPM）表示。
数据格式：数据以 WAV 音频文件和 CSV 格式的特征文件提供，方便音频分析和机器学习建模。
数据来源于公开数据集，已提取音频特征并进行结构化处理。
该数据集适合用于音乐信息检索、音频分类、以及音乐生成等相关领域。
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：适用于音乐流派识别、音频特征分析、声音事件检测等学术研究。
行业应用：可以为音乐推荐系统、音乐版权管理、音乐内容分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持音乐平台的个性化推荐、音乐内容分类、以及用户行为分析。
教育和培训：作为音频处理、机器学习、人工智能等课程的实训材料，帮助学生理解音频特征提取和流派分类的原理。
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，以及分析音乐的节奏与和声特性，从而实现音乐内容的智能化分析和处理。
