咳嗽声与新冠肺炎数据集CoughandCOVIDDataset-alexwerben
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠肺炎，咳嗽声，数据集，音频分析，医学研究，机器学习，疾病诊断，健康
数据概述： 该数据集包含来自不同来源的咳嗽声音，旨在用于新冠肺炎（COVID-19）的诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不定，涵盖了新冠疫情爆发至今的多个时间段。
地理范围：数据来源于全球多个地区，包括不同国家和城市。
数据维度：数据集包括咳嗽声音的音频文件，通常伴随有病人的相关信息，如年龄、性别、健康状况、核酸检测结果等。
数据格式：数据通常以音频文件格式提供，如WAV、MP3等，并可能附带CSV或JSON格式的元数据文件，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医学研究、学术论文、以及相关的音频收集项目，并已进行初步的音频处理和标注。
该数据集适合用于音频处理、机器学习、医学诊断等领域的研究和应用，特别是在基于咳嗽声的疾病检测和新冠肺炎诊断方面具有重要价值。
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：适用于基于音频的疾病诊断、新冠肺炎检测、咳嗽声特征分析等研究，如咳嗽声的声学特征提取、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理平台等提供数据支持，特别是在远程诊断、早期筛查等方面。
决策支持：支持疾病诊断与风险评估，帮助优化医疗资源配置和公共卫生决策。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音频分析和疾病诊断的相关技术。
此数据集特别适合用于探索咳嗽声与新冠肺炎之间的关联，帮助用户实现基于声音的疾病诊断，提高诊断的准确性和效率，为疫情防控提供技术支持。
