音乐作品音频特征预测年份数据集-1922-2011-zakariaeyoussefi

音乐作品音频特征预测年份数据集-1922-2011-zakariaeyoussefi

数据来源：互联网公开数据

标签：音乐,音频特征,年份预测,机器学习,Echo Nest,时间序列,流行音乐,音乐分析

数据概述： 本数据集包含约515,000首歌曲的音频特征数据，旨在构建基于音频特征的歌曲发行年份预测模型。数据集主要收录了1922年至2011年间西方商业音乐作品，其中2000年代的歌曲数量最为集中。数据集中包含90个属性，其中第一个属性为歌曲的发行年份（目标变量），其余89个属性为通过Echo Nest API提取的音频特征，主要基于歌曲的音色特征（timbre）。音色特征由12维向量表示，描述了每首歌曲片段的音调特性。通过计算所有片段的音色向量的平均值和协方差，可以全面地刻画每首歌曲的音色特征。

数据用途概述： 该数据集主要用于训练和评估音乐年份预测模型。研究人员可以使用该数据集进行机器学习模型的训练，例如回归模型或分类模型，以预测歌曲的发行年份。此外，该数据集还可用于音乐特征分析、音乐风格演变研究、音乐推荐系统开发等。通过分析不同年份歌曲的音频特征，可以探索音乐风格随时间的变化趋势，为音乐产业的研究和发展提供数据支持。