基于音频的异常事件识别数据集Audio-BasedAnomalousEventIdentificationDataset-sidraabbas
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析，异常检测，数据集，机器学习，声音识别，安全监控，事件检测，智能系统
数据概述： 该数据集包含来自多个环境中的音频数据，记录了不同场景下的正常和异常声音事件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的公共场所，如街道、商场、交通枢纽等。
数据维度：数据集包括音频文件的波形数据、时间戳、事件类型（如火灾警报、玻璃破碎、警报声等）、事件持续时间、环境背景噪声等信息。音频格式为WAV，便于进行声音分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的安全监控和音频研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于声音事件检测、异常检测、机器学习及深度学习等领域，特别是在安防监控、公共安全及智能环境监测任务中具有重要价值。
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：适用于声音事件识别、异常检测等计算机科学研究，如公共场所的安全监控、异常声音的自动识别等。
行业应用：可以为安防监控、智能家居、工业自动化等行业提供数据支持，特别是在异常事件的实时检测与报警方面。
决策支持：支持公共安全事件的快速响应和智能系统的优化，帮助相关领域制定更好的监控与预警策略。
教育和培训：作为声音处理、机器学习和智能系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音事件检测和异常识别技术。
此数据集特别适合用于探索异常声音事件的识别与分类规律，帮助用户实现高效的事件检测与报警，提升公共安全和智能系统的智能化水平。
