音乐特征分析音频数据集MusicFeatureAnalysisAudioDataset-adamsebastiangorski

数据来源：互联网公开数据

标签：音乐分析, 音频特征, 音乐流派, Spotify, 机器学习, 声音识别, 节奏分析, 情感分析

数据概述：该数据集包含来自Spotify平台上的歌曲音频特征数据，记录了不同歌曲的多种音频属性。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：数据来源于Spotify平台，涵盖全球范围内的音乐作品。数据维度：包括“track_uri”（Spotify歌曲唯一标识符）、“danceability”（舞动性）、“energy”（能量）、“key”（音调）、“loudness”（响度）、“mode”（模式）、“speechiness”（说话程度）、“acousticness”（声学性）、“instrumentalness”（器乐性）、“liveness”（活跃度）、“valence”（情感倾向）、“tempo”（速度）和“type”（类型）等多种音频特征。数据格式：CSV格式，文件名为songs_features.csv，便于数据分析和模型构建。该数据集适合用于音乐特征分析、音乐流派识别、情感分析等领域的研究。

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：适用于音乐学、信号处理、机器学习等领域的学术研究，如音乐推荐系统、音乐情感分析、风格迁移等。行业应用：为音乐平台、流媒体服务、音频技术公司提供数据支持，尤其在音乐推荐、个性化电台、音乐内容分析等方面。决策支持：支持音乐行业的市场调研、音乐创作、版权保护等决策制定。教育和培训：作为音乐分析、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解音频特征与音乐的关系。此数据集特别适合用于探索音频特征与音乐风格、情感之间的关联，帮助用户实现音乐推荐、个性化音乐体验等目标。