音乐特征分析FMA数据集_Music_Feature_Analysis_FMA_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 音频特征, 机器学习, 数据挖掘, FMA数据集, MFCC, 音乐流派, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自FMA（Free Music Archive）的音乐音频特征数据，记录了音乐作品的MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）特征和其他元数据。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数据集。
地理范围：数据来源于FMA，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括MFCC特征、音乐流派、艺术家信息、专辑信息等多种维度，适用于音频特征分析、音乐流派分类、情感分析等任务。
数据格式：CSV格式，文件名为mfcc_fma.csv，便于数据分析和处理。数据已进行标准化和预处理。
来源信息：数据来源于FMA数据集，并提取了MFCC特征。
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、音乐流派分类等学术研究，如音乐推荐系统、情感分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在音乐推荐、个性化播放列表生成等方面。
决策支持：支持音乐内容创作者、音乐发行商进行市场分析和音乐作品优化。
教育和培训：作为音乐分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征和音乐分析方法。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与音乐流派、情感之间的关系，帮助用户实现音乐推荐、音频分类等目标。
