音频特征提取分析数据集AudioFeatureExtractionAnalysisDataset-yumoan
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 声音识别, 语音处理, 信号处理, 特征提取, 机器学习, 数据挖掘, 音频分类
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的多种特征数据，记录了不同音频片段的详细特征信息，主要用于音频分析和声音识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态音频特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用音频分析与模型训练。
数据维度：数据集包含多种特征，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）、频谱滚降（rolloff）、频谱带宽（spectral_entropy_bandwidth）等。同时，还包含音频时长（audio_duration）、音量均方根（volume_rms）、音量分贝（volume_dbfs）等。
数据格式：数据集以CSV格式存储，文件结构包括日志文件（KS0501_02AudioOutlog.csv）以及针对不同音频片段的帧级和视频级特征文件，例如：V5227834841287834582_FrameLevel_audios.csv、V5227834841287834582_VideoLevel_audios.csv等。数据组织结构清晰，便于进行深入分析。
来源信息：数据来源未明确，但数据经过了特征提取和结构化处理，可以直接用于分析和建模。该数据集适合用于音频信号处理、声音事件检测、语音识别等领域的研究与应用。
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：适用于音频信号处理、机器学习、模式识别等领域的学术研究，例如声学建模、声音事件检测、音乐信息检索等。
行业应用：可以为语音识别、智能音箱、音频监控、视频内容分析等行业提供数据支持。
决策支持：支持音频相关的产品优化、算法改进和性能评估。
教育和培训：作为信号处理、机器学习、模式识别等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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特征与声音事件之间的关系，开发和评估音频分类模型，提升音频处理算法的性能。
