摘要：MDVR-KCL 数据集由伦敦国王学院（King’s College London）建立，采集了移动设备录制的语音样本，涵盖早期帕金森病患者、晚期帕金森病患者以及健康对照者，可用于帕金森病语音分析、特征提取和智能诊断研究。
数据集简介
数据集概述
本研究采用 Mobile Device Voice Recordings at King’s College London（MDVR-KCL） 帕金森病语音数据集，该数据集由**英国伦敦国王学院（King’s College London，KCL）采集，并通过 Zenodo 开源平台公开发布。数据集包含帕金森病患者（Parkinson’s Disease，PD）和健康对照组（Healthy Control，HC）**的语音录音，旨在为帕金森病的语音分析、机器学习建模及智能辅助诊断提供标准化数据支持。
数据采集于 2017 年 9 月 26 日至 9 月 29 日 在伦敦国王学院医院完成，采用 Motorola Moto G4 智能手机进行录音。语音采集模拟真实电话通话场景，受试者将手机放置于习惯接听电话的一侧耳边，麦克风靠近口部，以保证录音质量。录音采用 WAV 无损格式保存，采样率为 44.1 kHz，量化精度为 16 bit，达到音频 CD 质量标准。
数据集包含两类语音任务：标准文本朗读（Reading Task）和自由对话（Conversation Task）。朗读部分包括国际语音学领域常用的《The North Wind and the Sun（北风与太阳）》以及一段科技类英文文本；自由对话部分由实验人员与受试者围绕日常生活、交通、兴趣爱好等话题进行交流，以采集自然连续语音，从而充分反映不同状态下的语音特征。
所有受试者均由神经科专家进行临床评估，并标注 Hoehn & Yahr（H&Y）分级、UPDRS II 第5项以及 UPDRS III 第18项评分，使语音数据同时具有临床诊断标签和疾病严重程度信息，可用于分类识别、病情评估及模型性能验证。
由于该数据集具有录音质量高、临床标注完整、任务类型丰富、公开可获取等特点，目前已广泛应用于帕金森病语音特征分析、传统机器学习算法、深度学习模型及智能辅助诊断等相关研究，是帕金森病语音识别领域具有代表性的公开数据集之一。
数据集来源
本研究采用 Mobile Device Voice Recordings at King’s College London（MDVR-KCL） 帕金森病语音数据集。该数据集由**英国伦敦国王学院（King’s College London，KCL）**研究团队采集，并通过 Zenodo 开放科学数据平台公开发布。数据集包含帕金森病患者（Parkinson’s Disease，PD）和健康对照组（Healthy Control，HC）的移动设备语音录音，可用于帕金森病语音分析、特征提取、机器学习建模及智能辅助诊断等研究。
应用案例
图1 应用案例：基于MATLAB深度学习的帕金森病语音智能诊断系统设计与实现
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。 如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-12-Datasets
原创声明：本数据集为原创作品
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开源协议
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