音频特征分析数据集AudioFeatureAnalysisDataset-alexisaigueparse
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 声音识别, 机器学习, 特征提取, 时频分析, 音乐信息检索, 声音信号处理, 数据建模
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的计算特征，主要用于声音分类、音乐分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，可视为静态音频特征集合。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用音频分析场景。
数据维度：数据集包含多个音频特征，包括：recording_id（录音ID），chroma_stft（色度频谱），rmse（均方根能量），spectral_centroid（频谱质心），spectral_bandwidth（频谱带宽），rolloff（谱滚降频率），zero_crossing_rate（过零率），以及mfcc1到mfcc20（梅尔频率倒谱系数），共26个字段。
数据格式：CSV格式，包含computed_test_data.csv和computed_train_data.csv两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于音频分析相关的研究或项目，已进行特征提取和标准化处理。
该数据集适合用于音频信号处理、机器学习模型训练和音频特征分析等领域。
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、声音识别、音乐信息检索等领域的学术研究，如声音事件检测、音乐风格分类等。
行业应用：可以为音乐产业、智能音箱、语音助手等领域提供数据支持，特别是在音频内容分析、情感识别等方面。
决策支持：支持音频相关的产品开发和优化，如音乐推荐系统的改进、语音识别准确率提升等。
教育和培训：作为音频分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取和建模。
此数据集特别适合用于探索音频特征与声音内容之间的关系，帮助用户构建音频分类模型、提升声音识别精度等。
