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是一个由 Karol Piczak 创建的开源项目,专注于为机器学习和深度学习社区提供一个用于环境声音分类的标准数据集。这个项目在研究音频识别、智能音响和其他与声音处理相关的应用中扮演着重要的角色。
ESC-50 数据集包含了 50 个不同的环境类别,每个类别有 100 个独立录制的 5 秒长样本,总计 5,000 个样本。这些样本涵盖了广泛的环境,如动物叫声、交通噪音、室内活动等,所有样本都是无版权的,并且经过精心平衡以确保训练模型时的均匀性。
.wav
格式提供,便于各种编程语言和库的处理。ESC-50 可以广泛应用于:
ESC-50 作为一款高质量的环境声音分类数据集,对于推动音频处理领域的研究和技术进步具有重要作用。无论你是研究人员还是开发者,都能在这个项目中找到有价值的数据资源,为你的项目添加声音识别功能。开始探索 ESC-50,开启你的声音智能之旅吧!
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