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FMA: 音乐分析的数据集

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Music Analysis Audio

Data Set Information:* 106,574 首曲目中每首曲目的音轨(编码为 mp3)。每个轨道平均有 1000 万个样本。* 106,574 首曲目中的......

数据结构 ? 341.8M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    * 106,574 首曲目中每首曲目的音轨(编码为 mp3)。每个轨道平均有 1000 万个样本。

    * 106,574 首曲目中的每首曲目的九个音频功能(由 518 个属性组成)。

    * 给定元数据,可以探索多个问题:推荐、流派识别、艺术家识别、年份预测、音乐注释、无监督分类。

    * 数据集分为四种大小:小、中、大、满。

    Attribute Information:

    九个跨时间计算的音频特征,并总结为七个统计数据(平均值、标准偏差、偏斜、峰度、中值、最小值、最大值):

    1.色度,84个属性

    2.Tonnetz,42个属性

    3. Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC),140个属性

    4.光谱质心,7个属性

    5.光谱带宽,7个属性

    6.光谱对比,49个属性

    7.光谱衰减,7个属性

    8. 均方根能量,7个属性

    9.过零率,7个属性

    Citation Request:

    Michaël Defferrard, Kirell Benzi, Pierre Vandergheynst, Xavier Bresson. FMA: A Dataset For Music Analysis. [Web link], 2017.


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    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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