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pretty_name: Music Genre Classification
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source_datasets: []
task_categories:
  - audio-classification
task_ids:
  - audio-language-identification
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# 🎵 Music Genre Classification Dataset

Questo dataset è stato progettato per la classificazione automatica dei generi musicali a partire da feature audio estratte da brani YouTube. Include diverse versioni dello stesso insieme di dati per supportare esperimenti con bilanciamento, macro-categorie e test separati.

## 📁 Contenuto del dataset

| File | Descrizione |
|------|-------------|
| `Tracks1.csv` | Contiene metadati grezzi: ID del brano, titolo, artista e genere originale. Usato per costruire il dataset di feature. |
| `TrackFeature4.csv` | Dataset originale: ogni riga rappresenta un brano con le sue feature audio e il genere corrispondente. |
| `dataset_macro_generi.csv` | Versione del dataset in cui i 29 generi originali sono stati uniti in 9 macro-generi, per semplificare la classificazione. |
| `test_clean.csv` | Test set derivato da `dataset_macro_generi.csv`, prima dell'applicazione dell'oversampling. |
| `test_clean_title.csv` | Versione del test set con l'aggiunta del titolo del brano come feature testuale (`title_text`). |
| `train_balanced.csv` | Training set bilanciato tramite oversampling, con lo stesso numero di brani per ciascun macro-genere. |
| `train_balanced_title.csv` | Versione del training set bilanciato con l'aggiunta del titolo del brano (`title_text`). |

## 📊 Feature

Le feature audio sono state estratte con `librosa` da segmenti centrali di 90 secondi di ogni canzone, campionati a 90 frame al secondo. Per ogni secondo, sono state calcolate media e deviazione standard, producendo un insieme compatto ma informativo di statistiche audio.

## 🧪 Obiettivo

Il dataset è stato utilizzato per addestrare modelli di classificazione in grado di riconoscere il genere musicale di un brano, esplorando anche l’uso combinato di feature audio e testuali (titolo della canzone).

## 📎 Licenza

apache-2.0