音频特征异常检测数据集AudioFeatureAnomalyDetectionDataset-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 异常检测, 机器学习, 时序数据, 信号处理, 数据挖掘, 声音识别, 工业监测
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的音频特征数据，记录了音频信号的多个时间序列特征，用于异常检测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但每个记录代表一个时间点上的音频特征快照。
地理范围：数据来源未作具体限定，适用于通用音频异常检测场景。
数据维度：数据集包含 recording_id（录音标识符）和 s0 到 s23 共24个特征，这些特征可能代表音频信号的不同维度，如频谱、能量等。
数据格式：CSV格式，文件名为RAIN857.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：该数据集来源于公开的音频分析项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于音频信号的异常检测、故障诊断和模式识别等领域。
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：适用于音频信号处理、异常检测和机器学习相关的学术研究，例如，对工业设备声音进行异常监测，识别潜在故障。
行业应用：为工业、安全等行业提供数据支持，尤其适用于设备故障预测、环境噪声监测等应用。
决策支持：支持企业在生产过程中进行实时监测，及早发现异常情况，提高生产效率和安全性。
教育和培训：作为信号处理、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索音频信号的特征变化规律，构建异常检测模型，帮助用户实现对音频数据的有效分析和预警。
