音乐音频特征分析数据集MusicAudioFeatureAnalysisDataset-tayakittananthawongs
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐特征, 机器学习, 声音识别, 音乐流派, 信号处理, MFCC, Chroma特征
数据概述：
该数据集包含来自tayakittananthawongs-tracks的音乐音频特征，记录了歌曲的音频信号经过处理后提取的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球音乐音频分析。
数据维度：数据集包含track_id（歌曲唯一标识符）以及多种音频特征，包括：
Chroma_STFT特征：12个均值特征，代表了音乐的音高信息。
MFCC特征（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）：18个均值特征，用于描述音频的频谱包络，常用于声音识别。
数据格式：CSV格式，文件名为trackscsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于tayakittananthawongs-tracks数据集，已进行特征提取和均值计算处理。
该数据集适合用于音频特征分析、音乐流派分类、声音识别等领域的研究和应用。
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、机器学习领域的学术研究，例如音乐风格分类、情感分析等。
行业应用：可以为音乐平台、内容推荐系统提供数据支持，用于改进音乐推荐算法、实现智能音乐搜索等功能。
决策支持：支持音乐版权管理、音乐市场分析等方面的决策制定。
教育和培训：作为音频分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解音频特征提取和模型构建的原理。
此数据集特别适合用于探索音频特征与音乐内容之间的关系，帮助用户构建音乐分类模型、优化音乐推荐系统等。
