步态声音数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：步态声音, 语音识别, 生物识别, 人类行为分析, 声音信号处理, 健康监测, 男性, 女性
数据概述：
本数据集包含了55名参与者的步态声音记录，其中20名为女性，35名为男性。在录音开始前，参与者被要求脱下可能干扰录音的衣物和口袋，以确保录音环境的清洁。参与者被要求以日常步行的方式行走，而非刻意改变步态。每位参与者通过腰部佩戴一种专门开发的声音记录装置，在56米长的走廊中行走并返回起点，记录他们的步态声音。
录音过程中，为了减少环境噪声，走廊地板被清理干净，以避免行走时因灰尘或石块等物体产生的干扰。参与者使用日常生活中穿的鞋子，鞋型和特征各不相同。此外，录音环境保持安静，尽量避免除步态声之外的其他声音干扰。尽管如此，部分录音文件中仍混入了语音声，可能影响数据的纯净性。
数据用途概述：
该数据集适用于步态声音分析、生物识别技术研究、人类行为监测、健康评估以及语音信号处理等领域。研究人员可以利用此数据集开发和验证基于步态声音的生物识别算法，探索步态声音与个体特征之间的关联。此外，该数据集也可用于研究步态与健康状况的关系，例如评估步态异常或识别潜在的健康问题。对于语音信号处理领域的学者，该数据集提供了丰富的声音信号样本，可用于开发噪声过滤和信号分离技术。
参考文献：
Aydemir, E., Tuncer, T., Doğan, L., & Unsal, M. (2021). A novel biometric recognition method based on multi kernelled bijection octal pattern using gait sound. Applied Acoustics, 173 (107701), 1-9.
