音乐音频特征分析数据集MusicAudioFeatureAnalysis-jesherintern
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 音乐特征, 机器学习, 声音识别, 频谱分析, 数据可视化, 特征工程, 情感分析
数据概述：
该数据集包含从音乐音频中提取的特征数据，用于音乐信号的分析和建模。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为对音乐片段的静态特征描述。
地理范围：数据来源未明确地理范围，可视为通用音乐音频特征。
数据维度：数据集包括多种音频特征，涵盖时域和频域信息，具体特征包括：chroma_stft_mean、chroma_stft_var、rms_mean、rms_var、spectral_centroid_mean、spectral_centroid_var、spectral_bandwidth_mean、spectral_bandwidth_var、rolloff_mean、rolloff_var、zero_crossing_rate_mean、zero_crossing_rate_var、harmony_mean、harmony_var、perceptr_mean、perceptr_var、tempo、mfcc1_mean至mfcc17_var等。
数据格式：CSV格式，文件名为features.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。此外，还包含PNG格式的图片，用于数据可视化展示，如相关性热图、PCA散点图、BPM箱线图等。
来源信息：数据来源于音频特征提取，经过了标准化处理，可用于进一步的分析和建模。
该数据集适合用于音频特征分析、音乐流派识别、情感分析等领域的研究。
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、音频信号处理、机器学习等领域的学术研究，如音乐风格分类、情感识别、音乐推荐系统等。
行业应用：可以为音乐产业提供数据支持，特别是在音乐推荐、版权管理、音乐内容分析等方面。
决策支持：支持音乐平台和内容提供商进行数据驱动的决策，如用户行为分析、音乐内容优化等。
教育和培训：作为音频处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取和分析。
此数据集特别适合用于探索音乐音频特征与音乐风格、情感之间的关系，帮助用户构建音乐分类模型、提升音乐推荐精度等。
