电子舞曲EDM音乐流派分类数据集-sivadithiyan
数据来源：互联网公开数据
标签：EDM,音乐,流派,分类,音频,机器学习,特征提取,音乐分析,电子音乐
数据概述：
本数据集旨在对电子舞曲（EDM）音乐进行流派分类，涵盖了16种不同的音乐风格，包括Ambient（氛围音乐）、Big Room House（浩室）、Drum and Bass（鼓打贝斯）、Dubstep（回响贝斯）、Future Garage/Wave Trap（未来车库/波浪陷阱）、Hardcore（硬核）、Hardstyle（硬派）、House（浩室）、Lo-fi（低保真）、Moombahton/Reggaeton（墨巴顿/雷鬼）、Phonk（放克）、Psytrance（迷幻舞曲）、Synthwave（合成波）、Techno（特诺）、Trance（迷幻舞曲）、Trap（陷阱）。
数据由YouTube音乐混音提取而来，每个流派包含2500个音频片段，每个音频片段时长3秒。数据集被划分为训练集（每个流派2000个样本）和测试集（每个流派500个样本），用于训练和评估机器学习模型。虽然音频片段来自较长的音乐片段，部分数据可能存在相似性。
数据包含以下特征：
- 均方根误差（RMSE）
- 频谱特征：频谱质心、频谱带宽、频谱滚降
- 过零率
- 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：MFCC1至MFCC40
- 色度特征：Chroma1至Chroma12
- 音高网络特征（Tonnetz）：Tonnetz1至Tonnetz6
- 其他特征：Chroma CQT、频谱对比度
- 标签：音乐流派
数据用途概述：
该数据集可用于训练和评估音乐流派分类的机器学习模型。研究人员可以使用此数据集探索不同的特征提取方法和分类算法，开发更准确的音乐分类系统。此外，该数据集也适用于音乐爱好者和开发者进行实验，探索不同EDM流派的音乐特征，并进行音乐推荐系统的开发。
