音频特征音乐流派分类数据集AudioFeatureMusicGenreClassificationDataset-bhaskargowda
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐流派, 特征提取, 机器学习, 声音识别, 频谱分析, MFCC, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从不同音乐流派中提取的音频特征数据，用于音乐流派的分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的音乐流派分析。
数据维度：数据集包含多个音频特征，如chroma_stft_mean、rms_mean、spectral_centroid_mean、rolloff_mean、zero_crossing_rate_mean、harmony_mean、perceptr_mean、tempo以及MFCC（Mel频率倒谱系数）相关的均值和方差等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源信息未明确，但已进行特征提取和数据整理。
该数据集适合用于音乐流派识别、音频信号处理和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于音乐信息检索、音频特征分析、机器学习算法在音频领域的应用等方面的学术研究。
行业应用：为音乐推荐系统、流媒体音乐服务、音乐内容分析等行业提供数据支持。
决策支持：支持音乐公司进行市场分析、用户行为研究，以及音乐内容的版权管理。
教育和培训：作为音频分析、机器学习等相关课程的实践数据集，帮助学生理解音频特征提取和分类模型的构建。
此数据集特别适合用于探索音频特征与音乐流派之间的关联，帮助用户构建音乐分类模型，优化音乐推荐系统的性能。
