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这个数据集是基于什么背景创建的？
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Clotho|音频字幕数据集|信号处理数据集
收藏github2020-03-25 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/sergipc22/clotho-dataset
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Clotho是一个音频字幕数据集，用于音频字幕方法的输入/输出值。该数据集在IEEE国际声学、语音和信号处理会议(ICASSP)上被接受发表。
Clotho is an audio captioning dataset designed for the input/output values of audio captioning methods. This dataset was accepted for publication at the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP).
创建时间：
2020-03-25
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
Clotho数据集
数据集用途
用于音频字幕生成方法的开发和评估。
数据集内容
- 音频数据：分为开发集和评估集，每个集合包含一个7z格式的音频文件和一个CSV格式的字幕文件。
- 开发集：
clotho_audio_development.7z和clotho_captions_development.csv - 评估集：
clotho_audio_evaluation.7z和clotho_captions_evaluation.csv
- 开发集：
数据集处理
- 数据下载：从Zenodo下载所需文件。
- 数据设置：将下载的文件解压到项目目录下的
data文件夹中。 - 代码设置：克隆代码仓库并配置环境，使用Anaconda创建环境并安装依赖。
数据集使用
- 数据处理：使用提供的代码创建包含音频和对应字幕的numpy对象，并从音频中提取特征。
- 特征提取：默认提取64个对数梅尔频带能量特征，用户可自定义特征提取函数。
引用要求
使用Clotho数据集时，需引用相关论文： K. Drossos, S. Lipping, and T. Virtanen, "Clotho: An Audio Captioning Dataset," accepted in IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), May 4-8, 2020
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Clotho数据集的构建是通过整合音频数据及其对应的字幕信息，进而生成可供音频字幕生成方法使用的numpy文件。具体而言，该数据集的创建细节在论文《Clotho: An Audio Captioning Dataset》中有详细阐述，其构建过程遵循音频处理与特征提取的标准流程，首先下载音频数据与字幕，随后通过脚本或Python函数进行数据分割与特征提取，最终形成可供机器学习模型训练和评估的数据格式。
特点
Clotho数据集的特点在于，它专为音频字幕生成任务设计，包含了音频文件及其对应的描述性字幕。该数据集提供了开发集和评估集，每部分均包含音频数据和字幕文件。此外，数据集默认提取了64个日志梅尔频带作为音频特征，且支持用户自定义特征提取函数，以适应不同的音频处理需求。
使用方法
使用Clotho数据集首先需要从Zenodo平台下载相应的音频和字幕文件，并解压至指定目录。随后，用户可以通过脚本或Python代码来创建数据集的分割，并提取所需的音频特征。用户还可以根据自己的需求，提供自定义的特征提取函数。整个使用过程中，需要根据数据集提供的配置文件正确设置相关参数，以确保数据集的正确使用和模型的有效训练。
背景与挑战
背景概述
Clotho数据集是一项专注于音频标注领域的研究成果，由K. Drossos、S. Lipping和T. Virtanen等研究人员共同创建，并于2020年在IEEE国际声学、语音和信号处理会议（ICASSP）上发表相关论文。该数据集旨在为音频标注方法提供标准化的输入输出值，推动音频描述研究的发展。Clotho数据集的构建，不仅丰富了音频处理领域的数据资源，也为相关算法模型的训练与评估提供了可靠的数据支撑，对推动该领域的技术进步具有显著影响力。
当前挑战
Clotho数据集在构建过程中所面临的挑战主要包括：一是确保音频数据的质量与标注的准确性，这对于数据集的有效性至关重要；二是音频特征提取的标准化，需要克服不同音频处理方法带来的差异；三是数据集的可用性与易用性，涉及数据集的分发、使用及维护等问题。在研究领域问题上，Clotho数据集面临的挑战是如何准确且高效地从音频中提取有用信息，生成与之相对应的描述性文本，这要求算法能够理解音频内容并生成连贯的描述。
常用场景
经典使用场景
在音频字幕生成的研究领域，Clotho数据集以其独特的音频-文本对，成为了评估与训练音频字幕模型的重要资源。研究人员通过该数据集，可以训练模型以实现音频内容到文本描述的有效映射，从而提高音频信息的可访问性和内容的理解度。
实际应用
在实际应用中，Clotho数据集的应用场景包括但不限于语音识别、音频内容审核、以及辅助听障人士的无障碍服务。它使得开发能够自动生成音频描述的系统成为可能，为各类用户提供更加丰富的音频体验。
衍生相关工作
基于Clotho数据集，研究者们衍生出了一系列相关工作，如音频描述生成算法的改进、跨模态学习的探索，以及音频特征提取技术的优化。这些研究不仅加深了对音频内容理解的认识，也推动了相关技术的商业化和产业化进程。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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