音乐流派音频特征分析数据集MusicGenreAudioFeatureAnalysis-novipriantyningsih
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流派, 音频分析, 机器学习, 特征提取, 声音识别, 音乐分类, 频谱分析, MFCC
数据概述：
该数据集包含来自不同音乐流派的音频特征数据，记录了音乐作品的多种音频特性，例如节奏、音高、频谱等，用于音乐流派的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音频特征数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，音频样本来源多样。
数据维度：数据集包含多种音频特征，包括：
file-length: 音频文件时长。
chroma_stft_mean, chroma_stft_var: 色度频率的均值和方差。
rms_mean, rms_var: 均方根能量的均值和方差。
spectral_centroid_mean, spectral_centroid_var: 频谱质心的均值和方差。
spectral_bandwidth_mean, spectral_bandwidth_var: 频谱带宽的均值和方差。
rolloff_mean, rolloff_var: 频谱衰减的均值和方差。
zero_crossing_rate_mean, zero_crossing_rate_var: 过零率的均值和方差。
harmony_mean, harmony_var: 谐波的均值和方差。
perceptr_mean, perceptr_var: 感知特性的均值和方差。
tempo: 节奏。
mfcc1_mean - mfcc18_var: 梅尔频率倒谱系数（MFCC）的均值和方差，共18个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为blues_and_classic.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适用于音频特征分析、音乐流派识别和机器学习模型训练。
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（MIR）、音频信号处理等领域的学术研究，例如音乐流派分类、音乐推荐系统研究等。
行业应用：为音乐平台、音频内容识别服务提供数据支持，尤其在音乐推荐、版权识别、音乐内容分析等方面具备实用性。
决策支持：支持音乐公司进行市场分析、音乐风格趋势研究，辅助音乐创作与推广策略的制定。
教育和培训：作为音频分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取与应用。
此数据集尤其适合用于探索音乐音频特征与流派之间的关系，帮助用户实现音乐流派的自动识别、音乐内容分析和个性化推荐等目标。
