Dataset-AOB: urban sounds events classification

The dataset Dataset-AOB is an audio dataset collected and manually edited for urban sounds events classification using Convolutional Neural Networks for the Master Thesis: 

Ospina, A. "Audio Event Classification using Deep Learning. Use case: Urban Sounds Events classification with Convolutional Neural Networks," M.Eng. thesis, Beuth University of Applied Sciences, Berlin, 2020.

- 10 audio events: alarm-siren, children playing, dog bark, engine, footsteps, glass breaking, gun shot, metro train, rain and screams.

- duration: < 4 seconds

- format: (.wav)

- sampling rate: 22KHz - 44KHz

- files: Dataset-AOB: development dataset (4831 samples), DatasetEVAL-AOB: evaluation (218 samples)

- metadata: (.csv)

- sources per class: (.png)

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本数据集Dataset-AOB是为采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）开展城市声事件分类任务所采集并经人工编辑的音频数据集，相关研究内容来自以下硕士学位论文：
奥皮纳（A. Ospina）. 基于深度学习的声事件分类——以卷积神经网络实现城市声事件分类[D]. 柏林Beuth应用科技大学, 2020.

该数据集包含10类声事件：警报警笛、儿童嬉戏、犬吠、发动机声响、脚步声、玻璃破碎声、枪声、地铁列车声响、雨声与尖叫声。
所有音频时长均小于4秒，格式为WAV（.wav），采样率范围为22kHz至44kHz。
数据集分为两部分：开发集Dataset-AOB（含4831条样本）与评估集DatasetEVAL-AOB（含218条样本）。
附带元数据文件（格式为.csv），以及各类别数据来源分布图表（格式为.png）。
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