音乐流派音频特征分析数据集MusicGenreAudioFeatureAnalysis-alvaromarx
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐流派, 机器学习, 特征提取, 音乐分类, 频谱分析, 声音信号处理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自不同音乐流派的音频特征数据，记录了音乐作品的多种声学特性，用于音乐流派识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态音频特征快照。
地理范围：数据来源未明确，但音频特征具有普适性，可用于全球范围内的音乐研究。
数据维度：数据集包含多个音频特征，如：
spectral_centroid（频谱质心均值和标准差）
rms（均方根值均值和标准差）
spectral_flatness（频谱平坦度均值和标准差）
mfcc0_mean - mfcc9_mean（梅尔频率倒谱系数均值，共10个）
mfcc0_std - mfcc9_std（梅尔频率倒谱系数标准差，共10个）
genre（音乐流派标签）
数据格式：CSV格式，文件名为metal-hiphop-gtzancsv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但包含了多种音频特征，适用于音乐信号处理和机器学习任务。
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、机器学习等领域的研究，例如音乐流派分类、音频特征分析、情感分析等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务、音频识别技术公司提供数据支持，用于歌曲推荐、音乐分类、版权保护等应用。
决策支持：支持音乐行业内的市场分析、音乐创作和推广策略制定。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解音频特征提取和音乐分类的相关知识。
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，实现音乐作品的自动化分类与推荐。
