音频分析特征提取数据集AudioAnalysisFeatureExtractionDataset-yumoan
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 声音特征, 信号处理, 机器学习, 音频分类, 声学特征, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自多个音频源的特征提取数据，记录了音频信号在不同时间段内的声学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从文件名结构推测为基于音频片段的特征提取结果。
地理范围：数据来源未明确，但音频特征提取是通用的，不限于特定地理区域。
数据维度：数据集包含多种音频特征，主要分为两类：FrameLevel和VideoLevel。FrameLevel特征包括音量（volume）、过零率（zcr）、频谱质心（spectral_centroid）、频谱熵（spectral_entropy）、音频熵（audio_entropy）、能量（energy）、音高（pitch）、滚降频率（rolloff）、频谱带宽（spectral_entropy_bandwidth）。VideoLevel特征包括音频时长（audio_duration）、均方根音量（volume_rms）、分贝音量（volume_dbfs）、音频音高（audio_pitch）、音频过零率（audio_zcr）、音频熵（audio_entropy）、音频能量（audio_energy）、频谱质心（spectral_centroid）、频谱熵（spectral_entropy）、频谱滚降频率（spectral_rolloff）、频谱带宽（spectral_bandwidth）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，文件命名规则体现了数据来源、音频片段及特征类型的对应关系，例如"V5228397788231271325_FrameLevel_audios.csv"。
来源信息：数据来源于音频分析与特征提取过程，具体音频来源未在数据集中直接体现，但文件名结构提供了索引信息。该数据集经过了特征提取处理，可以直接用于后续分析。
该数据集适合用于音频信号处理、声学特征分析、音频分类、以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于音频信号处理、声学特征分析等领域的学术研究，如声音事件检测、音频场景分类、音乐信息检索等。
行业应用：可以为音频处理、语音识别、音乐推荐等行业提供数据支持，特别是在音频内容分析、声音事件识别等应用方面。
决策支持：支持音频相关领域的决策制定，如优化音频处理算法、改进音频内容推荐策略等。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取和应用。
此数据集特别适合用于探索音频信号的特征表示，并用于构建和评估音频分类、声音事件检测等模型，从而实现对音频内容的深入理解和有效利用。
