音频特征提取与分析数据集AudioFeatureExtractionandAnalysisDataset-thien1892
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 语音识别, 声音信号, MFCC, 特征工程, 机器学习, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，用于音频分析和建模任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理信息，适用范围广泛。
数据维度：数据集包含多种MFCC特征，如均值（mean）、标准差（std）、中位数（median）、最大值（max）、最小值（min）、四分位数（q1, q3）、四分位距（iqr）、峰度（kurtosis）、偏度（skewness）和均方根（rms）等，这些特征从MFCC的1到2维提取，共计100多个特征列。
数据格式：CSV格式，文件名包括 train_amplify_na.csv, train_na.csv, train_noise_na.csv, train_pitch_and_speed_na.csv, sample_na.csv, old_na.csv, final_test_na.csv 等，便于数据分析和机器学习模型的训练。
来源信息： 数据来源于音频信号处理领域，已进行特征提取处理。
该数据集适合用于音频信号处理、语音识别、声纹识别等领域的研究和应用。
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：适用于语音识别、音频分类、声音事件检测等学术研究，例如探索不同音频特征对模型性能的影响。
行业应用：可以为语音助手、智能音箱、音频内容分析等行业提供数据支持，特别是在语音识别模型训练和优化方面。
决策支持：支持音频相关的决策制定和策略优化，如音乐推荐系统的开发。
教育和培训：作为音频处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员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信号之间的关系，帮助用户实现音频分类、语音识别模型的构建，以及提升音频处理相关应用的性能。
