多维度声音数据集助力声音分析与分类

标题：多维度声音数据集助力声音分析与分类

数据内容： 本数据集包含了丰富的声音相关数据元素，具体包括： 1. 文件名（fname）：标识声音文件的唯一名称。 2. 类别（label）：声音的主分类标签，共有4种不同值。 3. 子类别（sublabel）：声音的细分分类标签，共有3种不同值。 4. 周期（cycle）：声音的周期特性，共有19种不同值。 5. 声音类型（sound）：声音的基本类型，共有2种不同值。 6. 位置（location）：声音发生的位置信息，共有373种不同值。

数据来源： 互联网公开数据

数据用途： 该数据集适用于多个行业的声音分析与分类问题，具体包括： 1. 人工智能行业：用于训练声音识别和分类模型。 2. 音频处理行业：用于声音特征提取和声音质量分析。 3. 物联网行业：用于智能设备的声音事件检测和分类。 4. 智能设备行业：用于语音助手和声音识别功能的优化。

标签：声音数据, 音频分类, 声音分析, 机器学习, 声音识别

行业分类： 人工智能, 音频处理, 物联网, 智能设备

统计信息分析： 1. 文件名（fname）：656种不同值，表明数据集覆盖了丰富的声音文件。 2. 类别（label）：4种不同值，表明声音的主分类较为明确。 3. 子类别（sublabel）：3种不同值，表明声音的细分分类较为精细。 4. 周期（cycle）：19种不同值，表明声音的周期特性具有多样性。 5. 声音类型（sound）：2种不同值，表明声音的基本类型较为简洁。 6. 位置（location）：373种不同值，表明声音发生的位置覆盖范围较广。