音频特征歌曲MFCC数据集_Audio_Feature_Songs_MFCC
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐, MFCC, 特征提取, 音乐流派, 印度音乐, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含从多种印度音乐风格中提取的歌曲梅尔频率倒谱系数（MFCC）数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态音频特征集合。
地理范围：数据主要涵盖印度音乐，包括但不限于宝莱坞音乐、马拉地歌曲等。
数据维度：数据集中的每个CSV文件代表一首歌曲的MFCC特征，包含多个MFCC系数，这些系数是对音频信号进行处理后得到的，用于描述声音的频谱特性。
数据格式：数据以CSV格式存储，每个CSV文件对应一首歌曲，文件内每一列代表一个MFCC系数在不同时间帧的值。
来源信息：数据来源于公开的音频资源，并经过了MFCC特征提取处理。
该数据集适合用于音频信号处理、音乐信息检索、音乐流派分类、情感分析等研究与应用。
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：适用于音乐信息检索、音频特征分析、音乐流派识别等学术研究，例如，探索不同音乐风格的MFCC特征差异，构建音乐推荐系统等。
行业应用：可以为音乐平台、音频分析公司提供数据支持，尤其在音乐内容分析、自动音乐分类、个性化音乐推荐方面具有应用价值。
决策支持：支持音乐版权管理、音乐市场分析等领域的决策制定，帮助优化音乐内容的呈现方式和推广策略。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解MFCC特征提取、音频分类等技术。
此数据集特别适合用于探索音频信号的频谱特性，分析不同音乐风格的特征差异，并构建音乐分类和推荐模型，帮助用户实现音乐内容分析和个性化推荐的目标。
