2019ZaloAI热门歌曲特征提取数据集ZaloAI2019HitSongFeatureExtractionDataset-huanhkv
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，特征提取，数据集，人工智能，机器学习，音频处理，流行音乐，数据分析
数据概述： 该数据集由Zalo AI 2019项目提供，主要记录了2019年热门歌曲的音频特征数据，适用于音乐分析，特征提取和机器学习任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的热门歌曲，主要为全球主流音乐市场的流行歌曲。
数据维度：数据集包括歌曲的音频特征，如音调，节奏，音量，音色等，以及歌曲的基本信息，如歌曲名称，艺术家，专辑等。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Zalo AI 2019项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐研究，音频处理及机器学习等领域，特别是在音乐特征提取，流派分类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：适用于音乐特征提取，音乐流派分类等学术研究，如音乐特征的演变，流行趋势分析等。
行业应用：可以为音乐产业提供数据支持，特别是在音乐推荐系统，音乐版权管理等方面。
决策支持：支持音乐市场的趋势分析和策略优化，帮助音乐产业制定更好的市场策略。
教育和培训：作为音乐学，数据科学及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乐特征提取及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐特征的规律与趋势，帮助用户实现音乐特征提取，流派分类等目标，为音乐分析和音频处理提供数据支持。
