FSDKaggle2018 音频分类数据集

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FSDKaggle2018音频分类数据集下载 | 11073条音频41类标注 | DCASE 2018 Task 2官方数据

FSDKaggle2018音频分类数据集：多场景音频标注与声源分离研究资源

FSDKaggle2018是由Eduardo Fonseca等研究者于2019年发布在Zenodo平台的公开音频数据集，收录11,073个来自Freesound的高质量音频文件，覆盖AudioSet Ontology体系的41个声学类别。该数据集采用未压缩PCM 16bit、44.1kHz单声道格式，为音频事件检测、环境声分类及声源分离等研究提供标准化数据支撑。

数据集核心特征

全部样本均通过DCASE Challenge 2018 Task 2官方验证，适用于音频标注模型训练、深度学习声源分离算法开发、声学场景识别等方向。41个类别涵盖日常生活声、乐器声、机械声等多领域，满足跨场景音频分类研究需求。

数据获取与学术引用

数据集可通过Zenodo平台（DOI: 10.5281/zenodo.2552860）获取原始资源，支持学术论文引用。引用格式：Fonseca, E., Favory, X., Pons, J., Font, F., Plakal, M., Ellis, D. P. W., & Serra, X. (2019). FSDKaggle2018 [Data set]. Zenodo.

适用研究场景

该数据集广泛应用于音频事件识别基准测试、神经网络音频分类模型训练、声源分离算法评估、多媒体信息检索等计算机听觉研究方向，为音频信号处理与机器学习交叉领域提供可靠的数据基础设施。

FSDKaggle2018 音频分类数据集.zip (43.96 KB, 需要: RMB 5 元)

2026-6-30 10:16:49 上传

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关键词：kaggle 分类数据 数据集 Challenge Ontology