音乐音频特征分析数据集MusicAudioFeatureAnalysisDataset-saurabh2323

音乐音频特征分析数据集MusicAudioFeatureAnalysisDataset-saurabh2323

数据来源:互联网公开数据

标签:音乐分析, 音频特征, 机器学习, 音乐推荐, 声音工程, 数据分析, 节奏, 情感

数据概述: 该数据集包含来自音乐平台的音频特征数据,记录了歌曲的多种技术属性,可用于音乐分析、分类和推荐等任务。主要特征如下: 时间跨度:数据未明确时间范围,可视为静态音频特征集合。 地理范围:数据未限制地理范围,歌曲来源多样。 数据维度:包括歌曲ID(id)、歌曲时长(song_duration_ms)、声学性(acousticness)、舞曲性(danceability)、能量(energy)、器乐性(instrumentalness)、音调(key)、活跃度(liveness)、响度(loudness)、模式(audio_mode)、言语性(speechiness)、速度(tempo)、节拍(time_signature)和情感值(audio_valence)等多种音频特征。 数据格式:CSV格式,包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件,方便数据处理和模型训练。 来源信息:数据来源于音乐平台,已进行特征提取和标准化处理。 该数据集适合用于音乐特征分析、音乐推荐系统构建和机器学习模型的训练。

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、音频信号处理等领域的学术研究,例如音乐风格识别、情感分析、歌曲相似度计算等。 行业应用:可为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持,如个性化歌单推荐、音乐内容分析等。 决策支持:支持音乐产业中的市场分析和产品开发,例如分析不同音乐风格的受欢迎程度。 教育和培训:作为音乐分析、数据科学和机器学习课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解音频特征分析。 此数据集特别适合用于探索音乐作品的内在属性与其听众反应之间的关系,从而实现更精准的音乐推荐和用户体验优化。

数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
最后更新 五月 1, 2025, 10:53 (UTC)
创建于 五月 1, 2025, 10:52 (UTC)