音乐音频特征及元数据分析数据集_Music_Audio_Features_and_Metadata_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，音频，特征提取，元数据，机器学习，音乐流派，音频分析，深度学习
数据概述：
该数据集包含来自Free Music Archive (FMA) 的音乐音频特征和元数据，记录了大量音乐作品的音频分析结果和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一个静态的音乐作品集合。
地理范围：数据来源于Free Music Archive，涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括音频特征（如节奏、音高、音色等）、专辑信息、艺术家信息、音乐流派等多种维度的数据。
数据格式：主要为CSV格式，包含多个文件，例如tracks.csv（包含歌曲的元数据和部分特征）、genres.csv（包含音乐流派信息）、features.csv（包含音频的各种特征）等。
来源信息：数据来源于Free Music Archive (FMA)，原始数据经过整理和特征提取。
该数据集适合用于音乐信息检索、音频特征分析、音乐流派分类、音乐推荐系统等研究和应用。
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：适用于音乐信号处理、机器学习、深度学习等领域的学术研究，如音频特征提取、音乐风格识别、情感分析等。
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、音乐内容分析、版权管理等方面。
决策支持：支持音乐平台和相关机构的决策制定，例如优化音乐推荐算法、提升用户体验等。
教育和培训：作为音乐数据分析、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乐数据的特点和应用。
此数据集特别适合用于探索音乐音频特征与音乐风格、艺术家等元数据之间的关系，帮助用户实现音乐作品的自动分类、智能推荐等目标。
