数据集概述
本数据集是DCASE 2024 Challenge Task 2的评估数据集，用于“首样本无监督机器状态监测异常声音检测”任务。包含9类真实/玩具机器的正常与异常运行声音，每类机器提供200条测试音频片段，所有音频为单通道、含环境噪声的WAV文件，时长6至10秒，支持异常声音检测模型的测试评估。
文件详解
- 评估数据文件
- 文件名称：遵循
eval_data_[机器类型]_test.zip模式（例如：eval_data_3DPrinter_test.zip、eval_data_Scanner_test.zip）
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：每个压缩包对应一类机器的测试数据，解压后目录结构为
/raw/[机器类型]/test/section_00_xxxx.wav，包含200条单通道WAV格式音频片段，每条音频为机器运行声音与工厂环境噪声的混合数据。
数据来源
Zenodo平台（对应附加训练数据集地址：https://zenodo.org/records/11259435）
适用场景
- 无监督异常声音检测模型评估: 用于测试模型在仅用正常声音训练的情况下，检测未知异常声音的性能。
- 跨域异常检测研究: 支持分析模型对机器运行状态、环境噪声等域转移的鲁棒性。
- 新机器类型适配能力验证: 评估模型在无超参数调优的情况下，对全新机器类型的异常检测效果。
- 小样本机器异常检测研究: 验证模型使用少量同类型机器数据训练后的检测性能。
- 属性信息影响分析: 探索属性信息有无对异常声音检测模型性能的影响。
