城市环境声音分类数据集UrbanSoundClassificationDataset-keshav1324
数据来源：互联网公开数据
标签：声音识别, 环境声音, 音频分类, 机器学习, 声音事件, 数据标注, 声音特征, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自UrbanSound8K的数据，记录了城市环境中多种声音事件的音频片段信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为近期收集，作为音频分类的静态数据集使用。
地理范围：数据来源于城市环境，覆盖不同的声音场景，可能包括全球范围内的城市。
数据维度：数据集包含多个字段，如slice_file_（音频文件名）、fsID（文件ID）、start（起始时间）、end（结束时间）、salience（显著性）、fold（折叠信息，用于交叉验证）、classID（类别ID）和class（声音类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为UrbanSound8Kcsv，便于音频特征提取和分类模型的训练。
来源信息：数据来源于UrbanSound8K项目，收集并标注了城市环境中的声音事件。该数据集经过了结构化处理，方便用户进行分析和建模。
该数据集适合用于声音事件识别、环境声音分类、音频特征提取和深度学习模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于声音识别、音频分类、机器学习等领域的学术研究，例如声音事件检测、环境声音场景分析等。
行业应用：可以为智能音箱、环境监测、安全监控等行业提供数据支持，例如噪声污染检测、异常声音报警等。
决策支持：支持城市规划、环境治理、公共安全等领域的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为声音识别、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音分类技术。
此数据集特别适合用于探索不同声音事件的特征和规律，帮助用户构建声音分类模型，实现声音事件的自动识别和分析。
