帕金森病语音特征分析数据集Parkinson-sDiseaseSpeechFeatureAnalysisDataset-bernardotalina
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 语音识别, 生物医学, 机器学习, 特征工程, 语音分析, 疾病诊断, 信号处理
数据概述：
该数据集包含从语音样本中提取的特征数据，记录了帕金森病患者的语音特征信息，可用于帕金森病的辅助诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，一般认为采集自特定研究或医疗机构。
数据维度：数据集包含了大量的语音特征，包括基线特征（如音高、音调等）、强度参数、共振峰频率、带宽参数、声带特征、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、小波特征等，以及未命名的列。
数据格式：CSV格式，文件名为pd_speech_features.csv，方便数据读取与处理。数据集中存在大量“Unnamed”命名的列，可能需要进行清洗和特征选择。
来源信息：数据来源于公开的研究或数据集，具体来源未在文件或文件名中直接体现，但可以推断为医学研究或相关领域的数据集。
该数据集适合用于语音特征分析、机器学习模型训练与帕金森病诊断相关的研究。
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：适用于生物医学工程、语音信号处理、机器学习等领域的学术研究，如帕金森病语音特征的量化分析、疾病诊断模型的构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在帕金森病早期诊断、辅助治疗方案评估等方面。
决策支持：支持临床医生对帕金森病患者的病情评估，辅助诊断决策，并为个性化治疗方案提供参考。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解语音特征提取和疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索语音特征与帕金森病之间的关联，帮助用户构建诊断模型、优化疾病检测准确率。
