数据集概述
本数据集为SELDnet方法在声音事件定位与检测任务中的结果，对应5、25、75个训练周期的不同状态，基于TAU Spatial Sound Events 2019麦克风阵列数据集的四组交叉验证分割数据生成，含4个文件，用于支持声音事件定位与检测的技术研究。
文件详解
- 压缩文件组（Archive files）
- 文件名称：
mic_dev_5.zip、mic_dev_25.zip、mic_dev_75.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：分别对应SELDnet在5、25、75个训练周期的结果，每个压缩包包含400个文件，对应TAU Spatial Sound Events 2019麦克风阵列数据集的单条录音结果
- 其他文件（Other files）
- 文件名称：
LICENSE
- 文件格式：无扩展名
- 内容说明：数据集的许可协议文件
数据来源
EVERYSOUND项目（European Research Council grant agreement 637422）
适用场景
- 声音事件定位检测技术评估：用于分析SELDnet方法在不同训练周期下的定位精度与检测性能
- 音频数据集交叉验证研究：基于TAU Spatial Sound Events 2019数据集的四组交叉验证分割结果，开展声音事件任务的模型验证
- 音频事件时空特征分析：利用结果中的方位角、俯仰角及时间起止信息，研究声音事件的时空分布规律
- 音频处理算法优化：对比不同训练周期的结果，优化声音事件定位检测模型的训练策略与参数配置
