摘要：该数据集是一个面向胎儿心音识别、心脏异常检测与产前健康监测研究构建的心音音频数据集。
数据集概述
该数据集是一个面向胎儿心音识别、心脏异常检测与产前健康监测研究构建的心音音频数据集。数据按照不同心音状态进行分类，可用于训练机器学习或深度学习模型，对正常心音、杂音、额外心音及异常节律等情况进行自动识别。该类数据适合应用于胎儿心音信号处理、智能听诊以及辅助诊断研究。
数据结构与关键特征
该数据集主要包含 artifact、extrahls、extrastole、murmur、normal 和 unlabel 六个类别，其中 artifact 表示由传感器移动、环境干扰或采集设备等因素产生的伪影与噪声数据，extrahls 表示正常心音之外出现的额外心音成分，extrastole 表示期外收缩或早搏类异常心搏，murmur 表示心脏杂音，normal 表示正常心音，unlabel 则表示尚未标注或类别暂不确定的样本。该数据集结构既适合直接开展多分类心音识别任务，也可以根据具体研究需求进一步整合为正常与异常两类，用于构建二分类模型。
应用价值与研究方向
该数据集可用于胎儿心音分类、心脏杂音检测、异常心搏识别、心音去噪、时频分析及智能产前监护系统等研究方向。研究者可将原始心音转换为 Mel 频谱图、MFCC、STFT 时频图等特征，再结合 CNN、CRNN、LSTM 或 Transformer 模型进行分类，也可研究噪声伪影抑制和未标注样本的半监督学习方法。
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-819
文件大小：110M
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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