GTZAN音乐流派分类歌曲片段特征数据集-gastngadea
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，流派，分类，音频特征，GTZAN，机器学习，声音分析
数据概述：
本数据集基于GTZAN音乐流派数据集构建，旨在用于音乐流派分类任务。原始数据集包含1000首音频文件，被划分为10个不同的音乐流派。本数据集提供了两种版本：
features_ext.csv：该版本从GTZAN数据集的音频文件提取特征，并将每首歌曲分割成10个片段。为了避免过拟合，数据进行了转置处理，每首歌保留一行，但增加了包含所有片段信息的列，共571列特征。features_ext_original.csv：该版本完全基于features_3_sec.csv生成，每首歌曲对应一行数据。
数据包含了从音频文件中提取的各种特征，例如MFCC（Mel频率倒谱系数）、色谱图、音高、节奏等，这些特征可以用来描述音乐的旋律、节奏和音色等属性。
数据用途概述：
该数据集主要用于音乐流派分类任务，适用于机器学习模型的训练、评估和比较。 研究人员可以使用该数据集来探索不同的特征组合、算法选择和模型调优策略，以提高音乐流派分类的准确性。 此外，该数据集也适用于声音分析、音频信号处理等相关研究领域。 该数据集的特点在于，通过将歌曲分割成多个片段，能够捕捉歌曲内部的动态变化，从而提升分类的精度。
