城市声音MFCC特征数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：城市声音,音频特征,机器学习,声音分类,MFCC,数据集优化,环境音

数据概述：
本数据集是Urban Sound 8K数据集的特征提取版本，包含了从原始音频文件中提取的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征。通过提取MFCC特征，数据集的存储空间大幅减少，从原始音频文件的7GB以上压缩至不足2MB，显著提升了数据处理和建模的效率。数据集共包含8,732条记录，每条记录代表一个声音样本，每个样本的特征列包含13个MFCC值。此外，数据集保留了原始数据中的“fold”信息，每个fold包含来自10个声音类别的样本，这为交叉验证和模型训练提供了便利。

数据用途概述：
该数据集适用于声音分类、环境音识别、机器学习建模等场景。研究人员可以利用MFCC特征进行模型训练，快速实现对城市环境中不同声音类别的分类任务。由于数据集经过特征提取，计算复杂度降低，能够支持更高效的模型开发和部署。此外，数据集的fold结构为交叉验证提供了标准化的划分方式，有助于提升模型的泛化能力。例如，可以用于智能安防系统中识别异常声音、城市环境监测中的噪音分类，以及智能家居设备的声音交互功能开发。