音频特征情感分类数据集AudioFeatureSentimentClassificationDataset-josephsebastian03
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 情感识别, 机器学习, 特征工程, 声音信号, 音频分类, 数据挖掘, 情感分析
数据概述：
该数据集包含从音频文件提取的特征数据，用于情感分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为通用音频特征，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多种音频特征，如：
长度 (length)
色谱图均值和方差 (chroma_stft_mean, chroma_stft_var)
均方根能量均值和方差 (rms_mean, rms_var)
频谱质心均值和方差 (spectral_centroid_mean, spectral_centroid_var)
频谱带宽均值和方差 (spectral_bandwidth_mean, spectral_bandwidth_var)
滚降频率均值和方差 (rolloff_mean, rolloff_var)
过零率均值和方差 (zero_crossing_rate_mean, zero_crossing_rate_var)
谐波均值和方差 (harmony_mean, harmony_var)
感知特征均值和方差 (perceptr_mean, perceptr_var)
节奏 (tempo)
梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 的均值和方差 (mfcc1_mean - mfcc19_var)
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但提供了丰富的音频特征，适合用于情感分类模型的训练和评估。
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：适用于音频情感识别、音乐信息检索、语音识别等领域的研究，例如研究不同音频特征对情感分类的影响。
行业应用：可以为音乐推荐系统、情绪监测、语音助手等应用提供数据支持，例如根据音频情感分析结果进行个性化推荐。
决策支持：支持在市场调研、用户体验分析等领域进行情感倾向性分析。
教育和培训：作为音频处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解音频特征提取和情感分类的流程。
此数据集特别适合用于探索音频特征与情感之间的关系，构建情感分类模型，并评估不同算法的性能。
