音乐特征与风格分类训练数据集MusicFeatureandGenreClassificationTrainingDataset-prakharkhanduri
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐特征, 风格分类, 机器学习, 音频分析, 数据挖掘, 节奏, 声学, 情感, 音乐流派
数据概述：
该数据集包含从音乐平台或音频资源中提取的音乐特征数据，用于音乐风格分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态音乐特征数据集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，可能涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个音乐特征，如节奏 (Rhythm)、律动感 (vibrance)、音调 (key)、响度 (Decibel_Levels)、模式 (mode)、歌词量 (lyrics_amount)、声学特征 (acoustics)、乐器使用 (instruments)、弹跳度 (bounce)、情感值 (valence)、节拍速度 (Beats_Speed) 等，以及歌曲时长 (TimeLength)、标题 (title)、活跃度 (Hyperactivity)、音乐时代评分 (MusicEraRating) 和风格 (genre)。
数据格式：CSV 格式，文件名为 train.csv，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于音乐特征提取和标注，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于音乐风格分类、特征分析和情感分析等研究。
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：适用于音乐信息检索、音乐推荐系统、音乐情感分析等领域的学术研究。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务和音乐制作公司提供数据支持，用于优化音乐推荐、风格识别和用户行为分析。
决策支持：支持音乐产业的趋势分析、市场预测和内容创作。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和音频处理课程的实训素材，帮助学生理解音乐特征与风格之间的关系。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与音乐风格之间的内在联系，帮助用户构建音乐分类模型、提升推荐系统的准确性。
