(Hey you) What's that sound?

歌曲最初是模拟信号：声音实质上是空气的振动。若要分析一首歌，您需要把它转化为有意义的数字。Million Song Dataset 中的每首曲目在整首歌的时间轴上按固定间隔记录了 12 个音色测量值。（音色是对声音感知品质的度量，例如，您可以用它来区分人声、弦乐器和打击乐器。）

在本章中，您将尝试根据音色来预测曲目的发行年份。也就是说，您将用这些音色测量值为模型生成特征。（回顾一下，"特征"是机器学习术语，指模型中的输入变量。在统计学中常称为解释变量。）

音色数据的形式是一个矩阵：行表示时间点，列表示不同的音色测量。因此，所有音色情况的矩阵都有 12 列，但不同行数因歌曲而异。每一列的均值可以估计整首歌该音色测量的平均水平。这些均值可用于为模型生成 12 个特征。