音频医学场景咳嗽声与手部声音识别数据集_Audio_Medical_Cough_and_Hand_Sound_Recognition
数据来源：互联网公开数据
标签：咳嗽声, 手部声音, 音频识别, 医学诊断, 机器学习, 声音特征, 数据标注, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自医学研究与公开音频资源的数据，记录了咳嗽声、手部声音及相关音频特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态音频样本。
地理范围：数据来源未明确，可推测为全球范围内的音频采样。
数据维度：数据集包括音频文件（.wav, .png）及其对应的CSV文件，CSV文件包含多种音频特征，如均方根误差(rmse)、色度特征(chroma_stft, chroma_cq, chroma_cens)、频谱特征(spec_cent, spec_bw, rolloff)、过零率(zcr)、梅尔倒谱系数(mfcc{1}-mfcc{20})、对比度(contrast)、平坦度(flatness)、音高(tonnetz)、短时傅里叶变换(stft_mean)等多种音频特征，以及标签(label)信息。
数据格式：数据以多种格式提供，包括音频文件（.wav）、图像文件（.png）、CSV文件（记录音频特征，如HandCough_Train_1000.csv），以及其他辅助文件（.txt, .npy）。CSV文件便于特征分析和模型构建，音频文件可用于声音的直接分析。
来源信息：数据来源于医学研究或公开音频资源，并经过处理，提取了多种音频特征。
该数据集适合用于咳嗽声与手部声音的识别、分类，以及音频特征分析和疾病诊断辅助研究。
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：适用于医学研究、音频信号处理、机器学习等领域，可用于开发咳嗽声识别、手部声音识别模型，以及进行声音特征分析。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于远程诊断、疾病筛查、智能听诊器等应用。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行疾病诊断、辅助治疗方案制定等决策。
教育和培训：作为音频信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音频特征和模型构建。
此数据集特别适合用于探索咳嗽声和手部声音的特征差异，构建基于音频的疾病诊断模型，以及提升声音识别的准确性。
