环境声音识别数据集_Environmental_Sound_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分类, 声音识别, 环境声音, 机器学习, 深度学习, 音频处理, 数据集, ESC-50
数据概述：
该数据集包含来自ESC-50项目收集的环境声音数据，记录了多种日常环境中的声音样本，用于声音事件识别与分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态音频数据集。
地理范围：数据来源于不同环境下的声音采集，覆盖全球范围内的多种环境声音。
数据维度：数据集包括音频文件（.wav格式）和元数据文件（esc50.csv）。元数据文件包含文件名、fold（交叉验证折数）、target（目标类别id）、category（声音类别）、esc10（是否属于ESC-10类别）、src_file（源文件id）和take（录音版本）等信息。
数据格式：音频文件为.wav格式，元数据为CSV格式，方便进行音频处理和数据分析。数据已进行标准化处理，例如时长裁剪和音量调整。
该数据集适合用于环境声音识别、音频分类、声学事件检测等研究。
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：适用于音频信号处理、机器学习和深度学习等领域的学术研究，例如声音分类模型的开发与评估、音频特征提取方法研究等。
行业应用：可以为智能家居、环境监测、安全监控等行业提供数据支持，例如智能语音助手的声音事件检测、环境噪音污染监测等。
决策支持：支持环境声音分析相关的决策制定，如城市规划、噪声治理等。
教育和培训：作为音频处理、机器学习和深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解声音识别技术。
此数据集特别适合用于探索不同环境声音的特征，训练和评估声音分类模型，并应用于各种实际应用场景中，如智能家居、环境监测等。
