声音事件识别特征数据集SoundEventRecognitionFeatureDataset-ajaybhat23
数据来源：互联网公开数据
标签：声音事件识别, 机器学习, 特征工程, 音频分析, 深度学习, 数据集, 特征提取, 音频分类
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的特征数据，用于声音事件识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用声音事件识别模型训练。
数据维度：数据集包含162个特征列和1个标签列，特征列（0-161）代表从音频信号中提取的各种特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、谱质心、谱衰减等，标签列（labels）代表声音事件的类别。
数据格式：CSV格式，文件名为features_all.csv，便于数值分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于音频分析相关研究或公开数据集，具体来源信息未知，但数据已进行特征提取处理，可以直接用于模型训练。
该数据集适合用于声音事件识别相关的研究和应用，特别是基于机器学习和深度学习的模型训练与评估。
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：适用于声音事件识别、音频分类、声学场景分析等领域的学术研究，例如环境声音分析、异常声音检测、音频特征重要性分析等。
行业应用：可以为智能家居、安防监控、智能交通等行业提供数据支持，尤其适用于基于声音的事件检测和预警系统，如火灾报警、玻璃破碎检测等。
决策支持：支持基于声音的决策制定，例如在环境监测领域，通过分析声音事件来评估环境质量。
教育和培训：作为机器学习、音频处理、模式识别等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践声音事件识别技术。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对声音事件识别的影响，以及构建和优化声音事件分类模型，从而提高识别精度和泛化能力。
