摘要：该数据集面向音乐情感识别与智能音频分析，共收录8,900个经过分类的音乐样本，来源包括中国音乐资源库及公开基准档案。
数据集概述
该数据集面向音乐情感识别与智能音频分析，共收录8,900个经过分类的音乐样本，来源包括中国音乐资源库及公开基准档案。数据覆盖古典、电子、器乐、爵士、流行和摇滚六种流派，并以快乐、悲伤、平静、愤怒、活力和放松等情感类别描述音乐的情绪特征，可为跨流派音乐情感研究提供数据支持。
数据结构与关键特征
数据集由Audios音频目录和Dataset.csv结构化文件组成，每条记录通过File_Name与对应音频样本关联。字段包括音乐流派、播放时长、速度、音高、采样率、能量、响度、频谱质心和过零率等信息，兼顾节奏、音调、强度及频谱特征；Emotion_Label为目标字段，用于表示音乐样本所属的情感类别，适合开展音频信号与元数据联合建模。
应用价值与研究方向
该数据集可用于音乐情感分类、情绪感知推荐、智能歌单生成、音乐内容检索和场景化配乐。研究方向包括梅尔频谱图卷积神经网络、音频Transformer、声学特征机器学习、跨流派情感迁移、多特征融合、情感连续空间建模、类别平衡评价及可解释性分析，还可进一步用于情绪调节音乐推荐、生成式音乐评价和轻量化实时识别。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-605
文件大小：1.67G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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