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30000首歌曲的Spotify数据集.zip

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简介：
这是一个包含30000首歌曲详细信息的数据集，内容包括每首歌的名称、艺术家、流派、发行日期及播放量等，旨在帮助音乐爱好者和研究者进行数据分析。 想预览自然语言处理数据集的内容，请私信作者。

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  • 30000首歌曲的Spotify数据集.zip
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    这是一个包含30000首歌曲详细信息的数据集，内容包括每首歌的名称、艺术家、流派、发行日期及播放量等，旨在帮助音乐爱好者和研究者进行数据分析。 想预览自然语言处理数据集的内容，请私信作者。
     
  • 中文歌曲歌词数据集（约10万首歌曲）.zip
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    本资源为《中文歌曲歌词数据集》，包含约10万首中文歌曲歌词，涵盖多种音乐风格和年代，是研究与分析中文歌词模式、情感及语言学特征的理想资料库。 用于训练歌词生成模型的数据集已按歌手单位进行初步清洗。
     
  • Spotify歌曲流分析：运用Spotify API数据通过D3.js和Plotly进行...
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    本项目利用Spotify API获取音乐数据，并采用D3.js及Plotly等工具进行可视化展示与深度分析，揭示歌曲流模式。 随着时间的推移，Spotify利用真实世界的数据集进行跟踪分析，并选择一个背景来创建交互式可视化仪表板以进行深入研究。这项工作使用了HTML、CSS以及JavaScript等技术，特别是D3.js库来进行数据展示。 我们的目标是通过音频特性（如舞蹈性和语音性）客观地评估音乐随着时间的变化情况，并确定哪个国家的音乐流媒体播放次数最多。为此，我们分析了一个包含多个国家和地区数据的数据集。根据这些数据分析结果表明美国在所有被研究的国家中拥有最多的音乐流媒体播放量。 此外，我们的研究表明，在一段时间内，舞蹈性和语音性等音频特性有所增加。为了更好地理解全球范围内的变化趋势和分布情况，还使用了世界Choropleth地图来进行可视化分析。
     
  • 百万歌曲数据集 - 数据集
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    百万歌曲数据集是一个包含大量音乐作品信息的数据集合，涵盖曲目、歌手、专辑等详细资料，为研究和开发提供丰富的音频与文本资源。 《百万歌曲数据集》是由加州大学圣地亚哥分校的计算机视听实验室与哥伦比亚大学的LabROSA实验室合作创建的一个项目。挑战赛中的用户数据和数据集中大部分的数据都由The Echo Nest慷慨捐赠，并且SecondHandSongs、musiXmatch以及Last.fm也贡献了部分数据。《百万歌曲数据集》的目标是成为离线音乐推荐系统评估的最佳选择。
     
  • Last.fm歌曲数据集.7z
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    Last.fm歌曲数据集.7z包含来自音乐分享平台Last.fm的海量用户听歌记录，涵盖全球多样的音乐风格和艺术家信息。 Last.fm 是一个包含大规模歌曲级别标签及预先计算的歌曲相似性研究的数据集。 所有数据都与 MSD 歌曲相关，并可链接到其他 MSD 资源：音频特性、艺术家信息、歌词等。 该数据集中共有 584,897 首曲目，522,366 个独特的标签，以及 8,598,630 条“歌曲-标签”对和 56,506,688 条“相似歌曲”对。 该数据集由 MSD 在 2011 年发布。
     
  • Sarki_Oneri_ML:基于“百万首歌曲”数据集的音乐推荐系统
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    Sarki_Oneri_ML是一款创新的音乐推荐系统，依托于庞大的“百万首歌曲”数据集，运用先进的机器学习算法，为用户精准推送个性化的音乐内容。 在我们的示例中使用了“百万首歌曲”数据集来创建一个简单的歌曲推荐系统。该数据集中包含了来自不同网站的音乐曲目以及用户听完后的评分。 我们首先合并两个不同的数据集，并展示了新合并的数据集中行数和列数的信息，同时显示了一些具体的内容。然后将这个混合的数据集划分为训练集与测试集以进行后续分析。 接下来创建了一个不需要个性化定制、基于歌曲流行度的推荐类示例。接着尝试使用基于相似性计算的方法来预测用户可能会喜欢的一系列歌曲，并且通过已知的歌曲标题建议出类似的其他曲目。 根据用户的输入，例如他们已经听过的某首歌的名字，系统能够提供相应的音乐推荐列表。整个过程中展示了一些关键步骤和结果的截图以帮助理解实现过程和技术细节。
     
  • Spotify分析：通过探索性数据分析和机器学习从Spotify歌曲数据中挖掘有趣的洞察
    优质
    本项目运用探索性数据分析与机器学习技术深入研究Spotify音乐库，揭示歌曲特征及其流行趋势间的关联，旨在发掘音乐数据中的有趣见解。 Spotify分析目标应用探索性数据分析和机器学习从Spotify歌曲数据集中提取有趣的信息。该资料集包含2010年十年间每年的热门歌曲。数据集中的列包括：ID、标题（歌曲名称）、歌手、热门流派、发行年份、bpm（每分钟节拍数，表示节奏）、nrgy（能量值，数值越高则音乐越有活力），dnce（可跳舞性，数值越高则更易随曲舞动），dB（响度，以分贝为单位的音量大小）、live（活跃度，数值越大歌曲可能越接近现场录音版本）, val(愉悦感，数值越高表示心情更加积极), dur (长度：音乐持续时间)，acous （声学性，数值越高则音乐更偏重于乐器演奏），spch（语音特性，值越高表明歌词中包含的单词越多）、pop（流行度，值越高代表歌曲越受欢迎）。在数据预处理阶段，我们按超类型创建和分组top genr。
     
  • spotify-popularity-prediction: 基于音频特征预测热门歌曲
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    本项目通过分析Spotify平台上歌曲的音频特性，建立模型以预测哪些歌曲可能成为流行音乐。旨在探索音乐数据背后的模式和趋势。 在本项目spotify-popularity-prediction中，我们探讨了一个核心问题：如何利用音乐的音频特征来预测其在Spotify平台上的受欢迎程度。这一任务需要机器学习、数据分析以及音乐信息检索等多个领域的知识。 首先，我们需要理解数据集的内容和结构。该数据集中可能包含多个音乐文件的各种音频特性，例如节奏、节拍、音调等，这些特性是通过诸如Librosa或Marsyas这样的音频分析工具从原始声音信号中提取的。具体包括： 1. **节奏**（Tempo）：每分钟的拍数。 2. **音调**（Key）：音乐的基本调性。 3. **能量**（Energy）：歌曲响度，反映了其活力和强度。 4. **舞蹈性**（Danceability）：适合跳舞的程度，由节奏稳定性、节拍强度及旋律清晰度决定。 5. **和谐性**（Harmony）：与音乐的和弦变化及其复杂程度相关。 6. **情感**（Valence）：积极或消极情绪的表现，反映了音乐带来的快乐感或悲伤感。 7. **声学特性**（Loudness）：整体响度水平。 8. **现场性**（Liveness）：是否存在观众互动的迹象，如掌声、欢呼等声音。 9. **复杂性**（Complexity）：结构和元素上的复杂程度。 接下来，我们将使用这些特征作为机器学习模型的输入。我们可能会用到线性回归、随机森林或支持向量机算法，甚至可以尝试更复杂的深度学习方法比如卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）。目标变量是歌曲在Spotify平台上的流行度评分。 在整个项目中，我们将通过以下步骤进行操作： 1. **数据预处理**：清洗和准备数据，填补缺失值，并对分类特征编码、数值特征标准化或归一化。 2. **特征工程**：创建新的有用特性，例如计算不同特性的交互作用或者提取时间序列的局部特点等。 3. **模型选择与训练**：挑选适当的机器学习算法进行训练并调整超参数以优化性能。 4. **验证和评估**：通过交叉验证来测试模型泛化能力，并防止过拟合现象的发生。同时，我们会使用诸如均方误差（MSE）或R^2分数等度量标准来评价预测的准确性。 5. **结果可视化**：利用Matplotlib、Seaborn等工具展示学习曲线和特征重要性图表，以便更好地理解模型的行为模式。 在项目推进过程中，我们欢迎社区成员参与到数据探索、特性分析及模型构建等方面的工作中。通过大家的合作与努力，可以不断改进和完善预测算法，从而提高其准确性并增强其实用价值。
     
  • 多首歌曲歌词同步展示播放
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    本应用支持多首歌曲的同时展示和播放功能，用户可以轻松查看并欣赏喜欢的歌词内容。 我利用前人的程序进行修改，实现了多首歌曲的歌词同步显示播放功能，可供大学参考使用。
     
  • 埙曲简谱集：150首.zip
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    《埙曲简谱集》收录了包括经典民乐在内的150首曲目，以简谱形式呈现，适合埙演奏者学习与练习，是深入了解中国传统音乐文化的宝贵资源。 埙是一种闭口吹奏乐器，其音色朴拙抱素、独特自然，在世界原始艺术史中占有重要地位。埙的早期形态是狩猎用的石头，有的石头上天然形成空腔，当先民使用这些带孔洞的石头进行投掷时，气流会引发哨音。这种声音启发了古人制作乐器的想法，并促成了早期埙器的诞生。 陶制埙作为古代流行的吹奏鸣响乐器之一，在新石器时代的红山文化时期就已十分流行，延续至今。埙是一种用泥土烧制成型的吹奏乐器，形状通常为圆形或椭圆形，有六孔（现代则出现了八孔、九孔、十孔以及双八度等多种类型），其中六孔埙在市场上较为少见。陶制是最常见的制作材料，但也存在石质和骨质等其他材质的埙器。