数据集概述
本数据集包含IDMT-DESED-FL和IDMT-URBAN-FL两个子数据集，用于联邦学习场景下的声事件检测研究。数据基于DESED、URBAN-8K和IUSB等源数据集构建，包含家庭和城市环境下的声事件类，通过混合事件与背景噪声生成三万条十秒声景，并分配至一百个边缘设备，支持独立同分布（IID）和非独立同分布（non-IID）两种数据分布模式。
文件详解
- 文件名称：IDMT-FL.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含生成联邦学习数据集所需的脚本及相关说明文档，用于指导用户使用DESED、URBAN-8K和IUSB源数据构建IDMT-DESED-FL和IDMT-URBAN-FL数据集。数据集包含的声事件类分别对应家庭环境（如警报/铃声、搅拌机、猫叫声等）和城市环境（如空调、汽车喇叭、儿童玩耍声等），背景噪声类则分别来自家庭场景（如公寓房间、计算机实验室等）和城市场景（如鸟类、人群、交通等）。
适用场景
- 联邦学习声事件检测研究：用于开发和评估联邦学习框架下的声事件检测算法性能。
- 分布式数据场景模拟：通过IID和non-IID数据分布模式，研究不同数据分布对联邦学习模型训练的影响。
- 家庭与城市环境声事件分析：分析家庭和城市环境下典型声事件的特征及检测方法。
- 多源数据融合应用：探索如何整合DESED、URBAN-8K等不同源数据集进行声事件检测任务。
