音频威胁识别特征数据集AudioThreatRecognitionFeatureDataset-tigistwondimneh
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析，威胁检测，声学特征，机器学习，音频分类，信号处理，MFCC，STFT
数据概述：
该数据集包含从音频文件中提取的声学特征，旨在用于音频威胁识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各类音频威胁检测场景。
数据维度：数据集包含多个音频特征，如chroma_stft（色度频率）、rmse（均方根能量）、spectral_centroid（频谱质心）、spectral_bandwidth（频谱带宽）、rolloff（频谱滚降）、zero_crossing_rate（过零率）以及13个MFCC（Mel频率倒谱系数）等。同时，每个音频样本都附带一个label，指示其是否为威胁音频。
数据格式：CSV格式，包含两个主要文件：“Copy of Non_Threat_Audiocsv”和“Copy of threat_cleaned_audiocsv”，文件内包含提取的特征值和对应的标签。
来源信息：数据来源于音频分析与机器学习相关研究，已经过特征提取和清洗。
该数据集适合用于音频威胁识别、恶意声音检测和音频分类等研究。
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：适用于音频信号处理、机器学习和模式识别等领域的学术研究，例如恶意声音检测、异常声音识别、情感分析等。
行业应用：为安全监控、智能家居、环境监测等行业提供数据支持，尤其在异常声音检测、安全警报系统等方面具有应用价值。
决策支持：支持相关领域的风险评估与预警机制构建，辅助决策者制定更有效的安全策略。
教育和培训：作为音频分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取与分类方法。
此数据集特别适合用于探索音频特征与威胁类型的关联，构建音频威胁检测模型，提升相关应用的检测精度。
