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UrbanSound8k数据集是一个用于声学事件识别的数据库。

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简介:
UrbanSound8K城市声音数据集(Urban Sound)包含多种声音类别,具体包括:冷气机的运作声、汽车喇叭的鸣响、儿童玩耍时发出的声音、狗吠声、钻孔的噪音、发动机空转时的声音、枪射击的声音、手持式凿岩机的作业声以及警笛的警报声,此外还收录了街头音乐的声音。UrbanSound8K城市声音数据集(Urban Sound)包含多种声音类别,具体包括:冷气机的运作声、汽车喇叭的鸣响、儿童玩耍时发出的声音、狗吠声、钻孔的噪音、发动机空转时的声音、枪射击的声音、手持式凿岩机的作业声以及警笛的警报声,此外还收录了街头音乐的声音。UrbanSound8K城市声音数据集(Urban Sound)包含多种声音类别,具体包括:冷气机的运作声、汽车喇叭的鸣响、儿童玩耍时发出的声音、狗吠声、钻孔的噪音、发动机空转时的声音、枪射击的声音、手持式凿岩机的作业声以及警笛的警报声,此外还收录了街头音乐的声音。UrbanSound8K城市声音数据集(Urban Sound)包含多种声音类别,具体包括:冷气机的运作声、汽车喇叭的鸣响、儿童玩耍时发出的声音、狗吠声、钻孔的噪音、发动机空转时的声音、枪射击的声音、手持式凿岩机的作业声以及警笛的警报声,此外还收录了街头音乐的声音。UrbanSound8K城市声音数据集(Urban Sound)包含多种声音类别,具体包括:冷气机的运作声 、汽车喇叭的鸣响 、儿童玩耍时发出的声音 、狗吠声 、钻孔的噪音 、发动机空转时的声音 、枪射击的声音 、手持式凿岩机的作业声 以及警笛的警报 声 , 此外还收录了街头音乐的声音。

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  • Urbansound8K环境方法概述-附资源
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    本文档提供了一个关于Urbansound8K数据集环境下声音识别技术的研究概览。文档详细介绍了利用该数据集进行环境声音分类的方法与实践,为相关研究者提供了宝贵的参考和借鉴。 基于Urbansound8K数据集的环境声识别的方法简述主要涉及利用该数据集进行声音分类的研究工作。此方法通常包括预处理音频数据、特征提取以及模型训练等步骤,以实现对城市环境中不同类型的背景噪声和声音信号的有效识别与区分。
  • UrbanSound8k.zip
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    UrbanSound8K 数据集包含超过8700段城市环境声音剪辑,分类为10种类别,广泛应用于音频事件检测和机器学习研究中。 资源浏览次数为167次。10种声音的分类包括:冷气机、汽车喇叭声、儿童玩耍的声音、狗吠声、钻孔声、发动机空转声、枪射击声、手持式凿岩机工作时的声音、警笛以及UrbanSound8K。如需更多下载资源和学习资料,请访问文库频道(此处去掉了链接)。
  • UrbanSound8K.zip
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    UrbanSound8K数据集包含超过8700段城市环境声音剪辑,分类为10类不同音频事件,适用于声音识别和场景理解研究。 Urbansound8K 是目前广泛应用于自动城市环境声分类研究的公共数据集。该数据集包含 8732 条已标注的声音片段(每段声音长度不超过4秒),涵盖10个类别:空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声、枪声、手提钻噪音、警笛声和街道音乐声。
  • UrbanSound8k分析
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    UrbanSound8k简介:这是一个包含超过10,000段城市环境声音剪辑的数据集,广泛用于音频事件检测和识别的研究。 UrbanSound8K 是一个城市声音数据集(Urban Sound),其中包含多种声音样本:冷气机、汽车喇叭声、儿童玩耍的声音、狗吠声、钻孔噪音、发动机怠速运转的声音、枪射击的声响、手持式凿岩机的工作音效、警笛声以及街头音乐。
  • CIFAR-100图像
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    CIFAR-100数据集包含100个类别的6000张彩色图像,每个类别有600张图片,常用于训练和测试计算机视觉模型的性能。 CIFAR-100是一个广泛应用于图像识别任务的数据集,由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton开发。“Canadian Institute for Advanced Research”(加拿大高级研究所)的缩写是“CIFAR”,而CIFAR-100则是该机构众多数据集中的一部分。这个数据集包含60,000张32x32大小的彩色图片,这些图片涵盖了100个不同的类别。它被分为5个训练批次和一个测试批次,每个批次包括10,000张图像。在训练阶段有5万张图像用于学习模型,在另外的测试集中则包含1万个独立样本用来评估算法性能。 CIFAR-100中的这些类别进一步归类到20个超类别之下,例如“鸟”、“飞机”和“猫”。该数据集主要用于物体识别任务,并且作为一种基准测试工具来衡量机器学习及深度学习模型的效能。对于更详细的信息,可以参考Alex Krizhevsky等人在相关领域的公开论文。
  • IDMT-ISA-ELECTRIC-ENGINE
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    IDMT-ISA-ELECTRIC-ENGINE声纹识别数据集是由弗赖堡音像技术中心(IDMT)开发的专业数据库,旨在为电动发动机背景下的声纹认证研究提供支持。该数据集包含多样化的语音样本,在不同的噪音环境中采集,有助于验证算法在复杂条件下的性能表现。 声纹识别技术是一种基于声音特征分析的技术,在生物识别领域有着广泛应用,如个人身份验证或语音命令控制。在工业环境中,这种技术被用于机器健康监测,特别是对于关键设备如发动机的故障预测与诊断。IDMT-ISA-ELECTRIC-ENGINE数据集专门为此类应用场景设计。 该数据集涵盖了电动发动机三种不同状态:正常运行、高负荷运行和损坏状态。准确识别这些状态对优化维护策略、预防意外停机及提高生产效率至关重要。每个状态下都有大量的3秒.wav音频文件,提供了丰富的样本用于训练和测试声纹识别模型。 .wav是一种常见的无损音频格式,保留了原始录音的所有细节,为分析提供高质量的数据支持。处理该数据集时首先需要进行预处理步骤包括声音数字化、降噪、分帧以及特征提取等操作。常用的特征提取方法有MFCC(梅尔频率倒谱系数)、LFCC(线性频率倒谱系数)或基于频谱图的方法。 接下来,可以使用各种机器学习或深度学习模型来构建声纹识别系统。传统的支持向量机和随机森林是起点选择之一,但近年来卷积神经网络、循环神经网络、长短时记忆网络及Transformer在音频处理任务上表现更佳。这些模型能捕捉声音信号的时间序列特性,并学会与发动机状态相关的复杂模式。 训练模型时通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集:训练用于初始学习,验证用来调整参数,而测试则评估泛化能力。通过交叉验证及超参数调优优化性能。准确率、精确率、召回率以及F1分数等指标可用于全面衡量分类效果。 此外,该数据集包含一个介绍文档提供关于数据收集方法、采样频率和噪声环境的重要信息,对于理解局限性和正确使用非常宝贵。实际应用中还需考虑工作环境中可能存在的噪音干扰及非平稳性问题,并在模型设计时加入鲁棒处理措施以提升性能稳定性与可靠性。 IDMT-ISA-ELECTRIC-ENGINE数据集为研究开发工业声纹识别系统提供了重要资源,有助于工程师和研究人员建立高效的电动发动机故障诊断系统,从而提高设备的智能维护水平。
  • CUHK01.zip_CUHK01图像_图像
    优质
    CUHK01图象数据集是一套专为图像识别设计的研究资源,包含丰富的人体图片样本,旨在推动相关领域的学术探索与技术进步。 CUHK01.zip 是一个包含CUHK01数据集的压缩文件,该数据集专门用于图像识别任务中的人物重识别(Re-Identification,简称ReID)。人物重识别是计算机视觉领域的一个重要问题,它涉及在不同摄像头视角之间识别同一个人的身份,在安全监控和智能交通等领域具有重要意义。 这个数据集由香港中文大学的研究团队创建,并包括971个不同的个体。每个个体提供4张图像,这些图像是在同一人但在不同时间、环境或角度拍摄的,模拟了跨摄像机跟踪的真实情况。这种设置为研究人员提供了测试和完善人物重识别算法的理想平台。 CUHK01数据集中的这四幅图像被分为两个配对:一个是在同一摄像头下拍摄(intra-camera),另一个则在不同的摄像头视角下拍摄(inter-camera)。这样的划分有助于研究者探索和改进特征学习与匹配策略,尤其是在不变条件和变化条件下。 为了有效地进行人物重识别任务,研究人员会采用多种技术手段: 1. 特征提取:利用预训练的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)来捕捉图像中的高级特征信息,包括面部、体型、衣物颜色及纹理等。 2. 对象检测:在图像中定位目标人物并用边界框表示,确保算法关注的是人物而不是背景环境。 3. 对比学习:通过比较配对图像是如何表现相似性与差异性的方法来区分同一个人物的不同状态和条件下的特征变化情况。 4. 距离度量:采用适当的距离测量标准(如欧氏距离、余弦相似度等)来评估两个图像的特征向量,以判断它们是否代表同一人物的身份信息。 5. 数据增强技术:通过翻转、缩放或裁剪等方式对原始图片进行处理,增加数据集多样性并提高模型泛化能力。 6. 联合学习方法:将不同视角和光照条件等因素纳入考量范围,并利用联合学习策略来改善复杂环境下的识别准确度。 评估人物重识别系统的性能时会使用平均精度(mAP)、查准率与查全率曲线等指标。通过这些评价标准,研究者可以量化模型在CUHK01数据集上的表现并与其他方法进行比较分析。 CUHK01数据集为图像处理领域的研究人员提供了一个宝贵的资源库,它促进了人物重识别技术的发展,并推动了新算法和解决方案的提出。通过对该数据集中问题的研究与实验优化,能够显著提升实际应用中的模型性能及效果。
  • 语音年龄
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    本数据集包含多样的语音样本,旨在训练和评估机器学习模型进行语音年龄识别。涵盖广泛年龄段及性别,适用于研究与开发需求。 该数据集包含200条语音文件,格式为wav。这些语音被分为四个年龄段:<19岁、20-29岁、30-39岁和40-49岁,每个年龄段各有50条语音记录。这一集合非常适合用于训练年龄识别的模型。
  • GDelt简易Python脚本,筛选并获取GDELT项目信息
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    这段简介可以这样写:“GDelt数据采集”是一个简单的Python工具,旨在帮助用户轻松筛选和提取GDELT项目事件数据库中的相关信息,简化数据分析流程。 GDELT数据集是理解全球人类社会的最大开放数据集之一,可以通过一个简单的Python脚本来获取其中的数据。该数据集用152种语言提供了跨越200年的总计8.1万亿个数据点。事件数据库包含超过25亿条记录,这些记录按日期组织成一组由制表符分隔的文件。 截至2013年3月31日,所有记录均以月份和年度文件的形式存储,并按照活动发生的日期进行归档。从2013年4月1日起,每天都会创建新的数据文件,并根据事件在世界新闻媒体中被发现的时间(而非实际发生时间)来存储这些记录。 我们的重点是GDELT项目事件数据库v1.0版本的数据集,该数据集每日更新一次。描述的脚本从原始数据集中提取特定类型的事件信息并进行过滤,使用CAMEO分类法按所需事件类型筛选,并利用FIPS 10-4国家/地区代码对需要采取行动的国家和地区进一步细化。 最终输出是一个逗号分隔值文件(CSV),其中包含已标识出的相关事件和对应国家的信息。
  • shape_predictor_68_face_landmarks.dat.zip 人脸68特征点
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    shape_predictor_68_face_landmarks.dat.zip是一个关键的人脸识别资源文件,包含确定人脸68个特定标记点的数据。该库常被用来精确定位面部特征,在计算机视觉领域有着广泛应用。 官方下载地址:http://dlib.net/files/ (页面内搜索)