HCU400

HCU400是由麻省理工学院媒体实验室创建的一个包含402种声音样本的数据集，旨在通过因果不确定性探索听觉现象学。数据集涵盖了从日常可识别声音到故意模糊的人工声音，每种声音都附有众包描述以及熟悉度、形象性、唤醒度和效价评分。数据集的创建过程包括从Freesound档案中筛选和重新标记声音样本，并通过Amazon Mechanical Turk进行众包标注。HCU400数据集的应用领域包括听觉处理研究和情感声音测量，旨在解决声音识别和情感反应的复杂性问题。

原始信息汇总

HCU400 数据集概述

数据集描述

HCU400 数据集包含与 402 个 5 秒声音样本相关的特征。详细特征描述可在以下论文中找到，使用此数据时请引用这些论文。

参考文献

1. Ananthabhotla, I., Ramsay, D.B., and Paradiso, J.A. HCU400: An Annotated Dataset for Exploring Aural Phenomenology Through Causal Uncertainty. Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, February 2019.
2. Ramsay, D.B., Ananthabhotla, I., and Paradiso, J.A. The Intrinsic Memorability of Everyday Sounds. Proceedings of the AES International Conference on Immersive and Interactive Audio, January 2019.

数据获取

要获取音频源，请完成请求表单。完成表单后即可获得访问权限。如有进一步问题，可联系作者 [e-mail]。

记忆游戏数据

有关伴随此数据集的记忆游戏数据，请参见 HCU400-Memory-Game-Data 仓库。