歌曲合集-歌曲创作与风格数据集CohortofSongs-SongCreationandStyleDataset-raviranjanlal
数据来源：互联网公开数据
标签：歌曲，音乐，数据集，创作，风格，分析，机器学习，音频
数据概述： 该数据集包含来自各种来源的歌曲数据，记录了歌曲的创作信息和音乐风格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪至今。
地理范围：数据涵盖全球范围内的歌曲，包括不同国家和地区的音乐作品。
数据维度：数据集包括歌曲的标题，艺术家，专辑，创作年份，音乐风格，歌词，音频特征（如节奏，音高，音色等）等信息。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV，JSON，音频文件等，方便进行多方面分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐平台，音乐数据库，学术研究等，已进行结构化和清洗。
该数据集适合用于音乐学研究，音乐风格分析，音频处理和机器学习等领域的研究和应用，特别是在歌曲分类，风格识别，音乐推荐等技术任务中具有重要价值。
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：适用于音乐学，文化研究，音乐心理学等学术研究，如音乐风格的演变，歌曲创作模式分析等。
行业应用：可以为音乐平台，音乐制作公司等提供数据支持，特别是在音乐推荐，版权管理等方面。
决策支持：支持音乐创作，音乐市场分析及策略优化。
教育和培训：作为音乐学，数据科学及相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐风格，音频分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索歌曲的风格特征与创作趋势，帮助用户实现歌曲分类，风格识别，音乐推荐等目标，为音乐创作和数字音乐管理提供数据支持。
