新冠肺炎COVID-19咳嗽声分类数据集-aryadwinatamustapa
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠肺炎，咳嗽声，数据集，音频分析，机器学习，医学，疾病诊断，声学特征
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的新冠肺炎（COVID-19）患者和健康个体的咳嗽声录音，用于开发和评估基于声音的疾病诊断模型。主要特征如下：
时间跨度：数据收集时间跨度不固定，取决于数据来源和收集时间。
地理范围：数据来源可能涵盖不同国家和地区，具体取决于数据来源。
数据维度：数据集包括咳嗽声音频文件，通常伴随有患者的健康状况信息，如是否感染COVID-19、症状描述等。
数据格式：数据通常以音频格式（如 WAV, MP3）提供，并附带元数据文件（如 CSV），用于描述每个音频文件的相关信息。
来源信息：数据来源于医学研究、公开数据集或相关学术机构，并已进行初步处理，如去噪、标准化等。
该数据集适用于医学、声学和机器学习等领域，特别是用于疾病诊断、声音信号处理和模式识别。
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：适用于基于声音的疾病诊断研究，如COVID-19的早期检测、咳嗽声特征分析等。
行业应用：可以为医疗机构、远程医疗平台提供数据支持，特别是在辅助诊断、疾病筛查等方面。
决策支持：支持疾病诊断模型的开发和优化，辅助医生进行诊断决策。
教育和培训：作为医学、音频处理和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信号分析和疾病诊断技术。
此数据集特别适合用于探索咳嗽声与COVID-19感染状态之间的关系，帮助用户实现基于声音的疾病诊断模型开发，从而提高疾病诊断的效率和准确性。
