音乐音频特征分析GTZAN数据集MusicAudioFeatureAnalysisGTZANDataset-novipriantyningsih
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐识别, 机器学习, 特征提取, GTZAN, 音乐流派, 声音信号处理, 模式识别
数据概述：
该数据集包含从GTZAN音乐数据集提取的音频特征数据，用于音乐流派分类和音频分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音频特征数据集。
地理范围：数据来源不限，基于GTZAN音乐数据集构建，涵盖多种音乐流派。
数据维度：包括多种音频特征，如chroma_stft、rms、spectral_centroid、spectral_bandwidth、rolloff、zero_crossing_rate、harmony、perceptr、tempo、mfcc等，以及对应的均值和方差，共计58个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为features_3_sec.csv，便于特征分析和模型训练。
来源信息：数据来源于GTZAN音乐数据集，并经过特征提取处理。
该数据集适合用于音乐流派识别、音频特征分析、机器学习模型训练等。
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，如音乐流派分类、音频特征重要性分析等。
行业应用：为音乐平台、音频内容推荐系统、音乐版权管理等行业提供数据支持，尤其在音乐内容分析和用户行为分析方面。
决策支持：支持音乐推荐算法的优化、音乐版权监测系统的开发，以及音乐内容创作的辅助。
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深入理解音频特征和音乐流派识别。
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、提升音乐推荐系统的性能。
