Fiber-optic ESC-50, Gunshot-Firework Event Classification Dataset

Fiber-optic ESC-50数据集由NEC美国实验室公司和纽约州立大学布法罗分校创建，包含2000个样本，分为50个类别，主要用于研究光纤声学识别任务。该数据集通过分布式声学传感技术记录，涵盖了多种环境声音。枪声-烟花事件分类数据集则包含8种真实生活中的声音事件，如枪声、烟花等，用于评估模型在复杂户外环境中的表现。这些数据集通过实验室和真实环境中的光纤传感器记录，旨在解决光纤声学识别中的领域适应和少样本学习问题，广泛应用于环境感知和安全监控领域。

The Fiber-optic ESC-50 dataset was developed by NEC Laboratories America, Inc. and the University at Buffalo, The State University of New York. It contains 2000 samples divided into 50 categories, and is mainly used for research on fiber-optic acoustic recognition tasks. This dataset was recorded via distributed acoustic sensing technology, covering a variety of environmental sounds. The Gunshot-Firework Event Classification dataset includes 8 types of real-life sound events such as gunshots and fireworks, and is utilized to evaluate the performance of models in complex outdoor environments. Recorded using fiber-optic sensors in both laboratory and real-world scenarios, these datasets are designed to tackle domain adaptation and few-shot learning problems in fiber-optic acoustic recognition, and have been widely applied in the fields of environmental perception and security monitoring.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Fiber-optic ESC-50, Gunshot-Firework Event Classification Dataset的构建基于实验室和真实环境中的光纤声学传感技术。在实验室环境中，研究人员通过光纤线圈（Fiber Coil）和光纤卷轴（Fiber Mandrel）两种传感器，重放并记录了ESC-50数据集中的环境声音，生成了光纤版本的ESC-50数据集。此外，研究人员还从现有的电信网络中收集了真实世界中的枪声和烟花事件数据，构建了Gunshot-Firework事件分类数据集。这些数据通过分布式声学传感（DAS）系统进行采集，确保了数据的多样性和广泛性。

特点

该数据集的特点在于其涵盖了实验室和真实环境中的光纤声学数据，具有显著的领域差异和噪声特性。实验室数据集基于ESC-50，包含50类环境声音，而真实世界数据集则聚焦于枪声和烟花等细粒度事件分类，包含8类事件。由于光纤声学传感技术的特殊性，数据集中的声音信号具有独特的频率响应和噪声特征，这为领域适应和跨领域泛化研究提供了挑战性场景。

使用方法

该数据集主要用于光纤声学识别任务的研究，特别是领域适应和少样本学习。研究人员可以通过对比预训练的CLAP模型在该数据集上的表现，评估不同领域适应方法的有效性。数据集的使用方法包括零样本、全样本和少样本适应实验，支持基于支持集的模型调优和跨领域泛化研究。通过结合隐式知识（模型微调）和显式知识（支持集检索），研究人员可以探索如何在领域差异显著的情况下提升模型的识别性能。

背景与挑战

背景概述

Fiber-optic ESC-50, Gunshot-Firework Event Classification Dataset 是由 NEC Laboratories America 和纽约州立大学布法罗分校的研究团队于2025年创建的，旨在解决光纤声学识别领域的特定问题。该数据集基于分布式声学传感（DAS）技术，利用光纤作为线性传感器，能够在恶劣环境中进行大范围的声音监测。研究团队通过实验室记录的光纤ESC-50数据集和真实世界中的枪声与烟花事件分类数据集，探索了对比语言-音频预训练（CLAP）模型在光纤声学识别任务中的适应性。该数据集为环境感知、工业监测等领域提供了重要的数据支持，推动了光纤声学识别技术的发展。

当前挑战

该数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，光纤声学数据的采集和标注成本高昂，尤其是在真实环境中获取稀有类别的标注数据更为困难。其次，光纤声学数据受到传感器配置、传播介质、信号源和光学因素的多重影响，导致严重的领域偏移问题。此外，用户可能对训练过程中未见过的新类别事件感兴趣，这带来了开放集识别问题。在模型适应方面，直接使用基于麦克风音频数据预训练的CLAP模型在光纤声学数据上的零样本分类准确率较低，表明领域间的显著差异对模型泛化能力提出了严峻挑战。

常用场景

经典使用场景

Fiber-optic ESC-50数据集在光纤声学识别领域中被广泛用于环境声音分类任务。该数据集通过光纤传感器记录环境声音，涵盖了50种不同的声音类别，如狗吠、引擎声和雨声等。其经典使用场景包括实验室环境下的光纤声学信号识别，尤其是在低样本量（few-shot）和跨域适应（cross-domain adaptation）任务中表现出色。通过结合对比语言-音频预训练模型（CLAP），该数据集为光纤声学识别提供了强有力的基准测试平台。

实际应用

Fiber-optic ESC-50数据集在实际应用中具有广泛的前景。它被用于光纤分布式声学传感（DAS）系统中的环境监测，如管道泄漏检测、铁路裂缝检测和无人机探测等。此外，该数据集还被应用于真实场景中的枪声与烟花事件分类任务，帮助执法部门和公共安全机构快速识别潜在威胁。通过结合光纤传感器的长距离监测能力，该数据集为户外和恶劣环境下的声学事件识别提供了高效且可靠的解决方案。

衍生相关工作

Fiber-optic ESC-50数据集衍生了许多经典研究工作，尤其是在光纤声学识别和跨域适应领域。基于该数据集，研究者提出了多种模型适应方法，如Tip-Adapter、Treff和CLAP-S等。这些方法通过结合预训练模型的隐式知识和支持集的显式知识，显著提升了光纤声学识别的性能。此外，该数据集还推动了任务对齐嵌入和低样本量学习的研究，为其他声学识别任务（如呼吸音识别）提供了重要的参考和启示。