音频异常检测声音数据集_Audio_Anomaly_Detection_Sound_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 异常检测, 声音识别, 机器学习, 工业场景, 无监督学习, 数据标注, 音频信号处理
数据概述：
该数据集包含来自工业环境的声音数据，记录了正常声音和异常声音的样本，用于音频异常检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态声音样本数据集使用。
地理范围：数据来源于工业场景，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集主要包含两类文件：.wav 格式的音频文件和label.csv文件。
音频文件：包含了大量的声音样本。
label.csv文件：包含三个字段，"split"（数据集划分，如train、test）、"abnormal"（布尔值，指示声音是否异常，false为正常，true为异常）、"file_id"（音频文件的唯一标识符）。
数据格式：音频文件为.wav格式，标签数据为CSV格式，方便音频处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和标注，适用于音频异常检测研究。
该数据集特别适合用于工业声音异常检测、无监督异常检测模型训练和评估。
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：适用于音频信号处理、异常检测、工业故障诊断等领域的学术研究，例如，基于深度学习的异常声音检测模型开发。
行业应用：为工业领域提供数据支持，特别是在设备故障预警、生产线质量控制等应用方面。
决策支持：支持工业生产过程中的设备状态监测和维护决策，提高生产效率和安全性。
教育和培训：作为音频分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用音频异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索工业环境声音的特征，构建异常检测模型，实现对设备运行状态的实时监测与预警。
