音乐情感与风格分析数据集MusicEmotionandStyleAnalysisDataset-figolm10
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 情感分析, 风格识别, 音频特征, 机器学习, 节奏, 演唱, 流行音乐
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的音频数据，记录了歌曲的多种音频特征和情感标签，用于音乐情感分析和风格识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的音乐特征数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包含多个特征维度，包括声学特征（如acousticness、danceability、energy、instrumentalness、liveness、loudness、speechiness等），节奏相关特征（tempo、time_signature），以及情感相关标签（valence、target），并附带歌曲标题（song_title）和艺术家（artist）信息。
数据格式：CSV格式，文件名为data (1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于音乐平台，已进行标准化处理，便于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于音乐情感分析、风格分类、音频特征工程以及机器学习模型训练。
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、情感计算等领域的学术研究，如音乐情感识别、歌曲风格分类、音乐推荐系统等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐引擎、音乐创作工具提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐标签生成、音乐市场分析等方面。
决策支持：支持音乐行业的市场调研、音乐创作趋势分析、音乐作品评估等决策。
教育和培训：作为音乐分析、机器学习、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征和情感之间的关系。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的音频特征与情感表达之间的关系，帮助用户实现音乐情感的自动识别、音乐风格的分类、以及个性化音乐推荐等目标。
