语音欺诈检测音频特征数据集AudioFeatureDatasetforVoiceFraudDetection-bido4500

数据来源：互联网公开数据

标签：语音识别, 欺诈检测, 音频分析, 机器学习, MFCC, 声学特征, 深度学习, 语音伪造

数据概述：该数据集包含音频文件的声学特征，用于训练和评估语音欺诈检测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态音频特征集合。地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的语音欺诈相关音频。数据维度：包括多个声学特征，如chroma（色度）、rms（均方根）、zcr（过零率）、spectral_bandwidth（频谱带宽）、spectral_rolloff（频谱衰减）、spectral_centroid（频谱质心）以及20个MFCC（Mel频率倒谱系数）特征，并附带“Fake”标签，用于指示音频是否为伪造。数据格式：CSV格式，文件名为BALANCED-DATA.csv，便于数据分析和模型训练。该文件包含了音频文件的文件名及其对应的声学特征和真伪标签。数据已提取了音频的声学特征，并进行了初步处理。该数据集适合用于语音欺诈检测、音频分类和声学特征分析等领域。

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：适用于语音识别、欺诈检测、音频信号处理等领域的学术研究，如语音伪造检测、声学特征分析、深度学习模型构建等。行业应用：为金融、安全等行业提供数据支持，可用于构建反欺诈系统、身份验证系统，以及检测恶意语音内容。决策支持：支持企业和机构在语音安全领域的风险评估和决策制定，帮助提升安全防护能力。教育和培训：作为人工智能、机器学习、语音处理相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解语音欺诈检测技术。此数据集特别适合用于探索声学特征与语音真伪之间的关系，构建和优化语音欺诈检测模型，提高模型的准确性和鲁棒性。