城市声音分类数据集UrbanSoundClassificationDataset-kogulanandhitha
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分类, 声学分析, 城市环境, 声音事件识别, 机器学习, 深度学习, 声音信号处理, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自城市环境的音频片段，记录了多种声音事件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可以推断为一段时间内收集的音频样本。
地理范围：数据来源于城市环境，未明确具体城市或地区，但可推测为全球范围内的城市声音。
数据维度：数据集包括多个字段，如“slice_file_name”（音频文件名）、“fsID”（文件标识符）、“start”（音频起始时间）、“end”（音频结束时间）、“salience”（显著性）、“fold”（交叉验证折叠序号）、“classID”（类别ID）和“class”（声音类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为UrbanSound8K.csv，便于数据分析和音频处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行标注和结构化处理。
该数据集适合用于声音事件识别、音频分类和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于声学、机器学习、深度学习等领域的研究，如声音事件检测、声音场景分析等。
行业应用：为智能音箱、环境监测、安防系统等行业提供数据支持，尤其在城市噪声监测、异常声音检测等方面具有实际应用价值。
决策支持：支持城市规划、环境治理等领域的决策制定，帮助优化城市环境。
教育和培训：作为音频处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解声音分类的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索城市声音的分布规律、构建声音分类模型，并实现对城市环境声音的自动识别和分析。
