音频特征提取与分析数据集AudioFeatureExtractionandAnalysisDataset-bhaskargowda
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐特征, 信号处理, 机器学习, 特征工程, 音乐流派, 声音识别, 频谱分析
数据概述：
该数据集包含从音频文件中提取的多种特征，用于音乐分析和声音识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态音频特征集合。
地理范围：数据来源未明确，涵盖的音频类型可能具有多样性。
数据维度：数据集包含多个音频特征，包括：
长度（length）
色度频谱特征（chroma_stft_mean, chroma_stft_var）
均方根能量（rms_mean, rms_var）
频谱质心（spectral_centroid_mean, spectral_centroid_var）
频谱带宽（spectral_bandwidth_mean, spectral_bandwidth_var）
滚降频率（rolloff_mean, rolloff_var）
过零率（zero_crossing_rate_mean, zero_crossing_rate_var）
谐波特征（harmony_mean, harmony_var）
感知特征（perceptr_mean, perceptr_var）
节奏（tempo）
梅尔频率倒谱系数（MFCCs，mfcc1_mean到mfcc20_var）
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，易于数据处理和建模。数据已进行特征提取和预处理，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适用于音频信号处理、音乐信息检索、声音分类等领域的研究。
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、声音事件检测、音频分类等研究领域，例如音乐流派识别、情感分析等。
行业应用：可以为音乐推荐系统、音频内容分析平台、智能音箱等提供数据支持，用于提升音频内容的理解和分析能力。
决策支持：支持音乐版权保护、音频内容审核等领域的决策，例如自动检测未经授权的音乐使用。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习等相关课程的教学资源，帮助学生理解音频特征提取和模型构建。
此数据集特别适合用于探索音频特征与音乐内容之间的关系，帮助用户构建音频分类模型、进行音乐推荐、或者进行声音事件检测。
