城市声音分类分析数据集UrbanSoundClassificationAnalysis-amerfoughali
数据来源：互联网公开数据
标签：声音分类, 城市声音, 音频分析, 机器学习, 声学特征, 深度学习, 声音事件识别, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自城市环境的音频片段，记录了不同声音事件的特征信息，用于声音分类与识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态音频数据集。
地理范围：数据主要来源于城市环境，未限定具体地理位置。
数据维度：包括音频片段的名称（slice_file_），以及文件ID（fsID）、起始时间（start）、结束时间（end）、显著性（salience）、折叠信息（fold）、类别ID（classID）和声音类别（class）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为UrbanSound8K (1).csv，便于数据分析和音频特征提取。
来源信息：数据来源于UrbanSound8K数据集，经过了标注和整理。
该数据集适合用于声音事件识别、音频分类、声学建模等研究和应用。
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：适用于声学、音频处理、机器学习等领域的学术研究，如声音事件检测、环境声音分类、音频特征提取等。
行业应用：可以为智能音箱、环境监测、安防系统等行业提供数据支持，特别是在声音识别、异常声音检测等方面。
决策支持：支持城市环境噪声治理、公共安全监控等领域的决策制定。
教育和培训：作为音频处理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音分类技术。
此数据集特别适合用于探索城市环境中不同声音事件的特性，帮助用户实现声音分类模型的构建和优化，提升声音识别的准确性。
