摘要：数据集是一个公开的音频样本集合，专门用于基于声音的跌倒检测研究，包含950个高质量WAV格式音频文件（采样率48 kHz），跌倒事件和非跌倒事件各475个样本，实现完全平衡分布。
数据集简介
数据集概述
数据集是一个公开的音频样本集合，专门用于基于声音的跌倒检测研究，包含950个高质量WAV格式音频文件（采样率48 kHz），跌倒事件和非跌倒事件各475个样本，实现完全平衡分布。数据集通过受控模拟真实跌倒场景采集，使用与成人体型和重量相似的格斗假人在多种表面（地毯、木地板、混凝土）和环境（地下室、实验室、楼梯间）上进行跌倒录制，并引入变量如自然推倒或与墙壁、桌椅等物体互动，确保场景多样性。非跌倒事件由家庭背景噪音组成，包括行走、清洁、烹饪和电视声音等真实家居环境录音。为更贴近真实跌倒音轨，跌倒样本与背景噪音混合处理，每个样本为3秒音频片段，聚焦关键声音事件，确保一致性和易用性，为训练机器学习模型提供了鲁棒的数据基础。
数据结构与关键特征
数据集采用结构化文件命名规则：AA-BBB-CC-DDD-FF.wav，其中AA为折叠编号（01-10，用于训练/验证集划分）、BBB为随机数字代码（用于样本打乱）、CC为环境ID（标识录制场地和表面类型）、DDD为原始视频片段序列号、FF为类别标签（01-跌倒事件，02-非跌倒事件）。例如，文件01-020-02-073-01.wav表示：第1折、随机码020、环境02（地下室混凝土上铺地毯从站立位置）、视频序列073、跌倒事件。数据集涵盖7种环境配置共950个样本：环境01（地下室混凝土铺地毯躺卧，59样本）、环境02（地下室混凝土铺地毯站立，126样本）、环境03（实验室木地板铺地毯躺卧，26样本）、环境04（实验室木地板铺地毯站立，104样本）、环境05（混凝土楼梯站立，79样本）、环境06（木质平台躺卧，26样本）、环境07（木质平台站立，55样本）。关键特征包括：多样化的跌倒表面声学特性（软质地毯vs硬质混凝土的冲击声差异）、不同初始姿势（站立跌倒vs躺卧姿势）、真实的背景噪音混合（模拟实际家庭环境的声音干扰）、标准化的3秒片段长度（聚焦关键声音事件）、以及48 kHz高采样率（保留丰富的频域信息）。数据集采用10折交叉验证结构，便于模型性能评估和结果可重复性验证。
应用价值与研究方向
数据集在音频分类、异常检测和健康监测系统研究领域具有重要应用价值，特别适用于老年护理和跌倒预防场景，可用于开发非接触式跌倒检测系统、智能家居安全监控、老年人独居看护平台以及医疗辅助报警系统。研究方向包括：基于深度学习的音频事件分类算法（CNN、RNN、Transformer架构）、时频域特征提取与分析（MFCC、梅尔频谱图、小波变换）、噪声鲁棒性跌倒检测技术、实时低延迟音频处理、多模态融合检测（结合加速度计、视觉传感器）、迁移学习在小样本医疗音频中的应用、以及边缘设备部署的轻量级模型设计。此外，该数据集还可扩展至其他音频异常检测任务（如玻璃破碎检测、枪声识别、呼救声检测），并可应用于智能音箱、可穿戴设备和物联网健康监测系统。在全球人口老龄化加剧、老年人跌倒成为主要公共卫生问题的背景下，该数据集为推动基于声音的非侵入式跌倒检测技术发展、提升老年人居家安全、降低跌倒相关伤害和死亡率提供了重要的数据支撑和研究基础，同时也为音频AI在智能健康监测领域的创新应用开辟了新方向。
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
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作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-188
文件大小：150M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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