音乐音频特征分析数据集MusicAudioFeatureAnalysis-oeja5a
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐识别, 特征提取, 机器学习, 声音信号, 音乐流派, 数据挖掘, 声学特征
数据概述：
该数据集包含从GTZAN数据集提取的音乐音频特征，记录了不同音乐片段的声学特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音乐特征数据集使用。
地理范围：数据来源于GTZAN数据集，包含多种音乐流派的音频样本，未限定具体地理范围。
数据维度：数据集包含了大量声学特征，如节奏（tempo）、色谱图（chroma_stft）、均方根值（rms）、频谱质心（spectral_centroid）、频谱带宽（spectral_bandwidth）、滚降频率（rolloff）、过零率（zero_crossing_rate）、谐波（harmony）、感知特征（perceptr）、MFCC系数（mfcc1-mfcc17）及其均值和方差。
数据格式：CSV格式，文件名为GTZAN-features_ext.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于GTZAN数据集，该数据集是音乐信息检索研究的常用数据集。该数据集已提取了音频特征，并以结构化形式呈现。
该数据集适合用于音乐流派识别、音频信号分析和机器学习模型训练等领域。
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：适用于音乐信息检索（MIR）、音频信号处理和机器学习等领域的学术研究，如音乐流派分类、音乐推荐系统构建、音频特征分析等。
行业应用：为音乐产业提供数据支持，例如音乐推荐算法优化、音乐版权管理、音乐内容分析等。
决策支持：支持音乐平台的个性化推荐、音乐内容审核和用户行为分析。
教育和培训：作为音频分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取和音乐分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐音频特征与音乐流派之间的关系，构建音乐分类模型，并优化音乐推荐算法。
