摘要：心肺声音信号数据集（HLS-CMDS）包含 243 个录音（心音 49/肺音 50/混合 144），约 5 秒、单声道、44.1 kHz、数字听诊器采集，配 CSV 元数据（性别/病理/听诊部位），专为深度学习心肺听诊研究设计。
数据集简介
数据集概述
心肺声音信号数据集（Cardiopulmonary Sound Signals）是一个结构化的心肺听诊录音音频数据集，专为深度学习研究而设计。该数据集全称为 “心肺声音联合医学数据集”（Heart-Lung Sound Combined Medical Dataset for Sounds, HLS-CMDS），包含带标签的心音、肺音和混合心肺声音的 WAV 录音。数据集在临床听诊期间使用数字听诊器采集，所有录音均配有结构化的 CSV 元数据，描述患者的生物性别、声音类型/病理和解剖听诊部位。
数据集包含 3 个子集：
(1) 心音（Heart Sounds, HS）：49 个带标签的 .wav 录音，包含分离的心音；
(2) 肺音（Lung Sounds, LS）：50 个带标签的 .wav 录音，包含分离的肺音；
(3) 混合声音（Mixed Sounds, Mix）：144 个带标签的 .wav 三元组，结合在同一解剖区域记录的一个心音和一个肺音。
音频规格：每个录音为短时长音频片段（约 5 秒）、单声道（mono）、采样率 44.1 kHz、使用数字听诊器在临床听诊期间采集。
元数据：所有录音配有结构化的 CSV 元数据，包含：患者生物性别（biological sex）、声音类型/病理（sound type/pathology）、解剖听诊部位（anatomical auscultation site）。
数据总量：49（心音）+ 50（肺音）+ 144（混合）= 243 个录音。
支持心肺听诊声音分析、心音识别、肺音识别、混合心肺声音分离、病理声音检测、深度学习模型训练（CNN、RNN、LSTM、Transformer）、音频信号处理、时频分析、频谱图分析、特征提取（MFCC、梅尔频谱）、医学音频分类、计算机辅助诊断（CAD）系统、心血管疾病检测、呼吸系统疾病检测、临床决策支持、远程医疗诊断、数字听诊、医学教育与培训、听诊技能训练、算法基准测试。该数据集为心肺听诊自动化分析提供重要资源，有助于开发智能听诊系统，提高疾病早期检测能力，支持临床诊断和医学研究。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
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：Datasets-161
文件大小：25M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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