水泵音频异常检测数据集

摘要：水泵音频异常检测数据集是一个面向工业设备声音异常检测与智能故障诊断研究构建的音频数据集，主要包含水泵正常运行和异常运行状态下采集的 .wav 音频文件。

数据集概述

水泵音频异常检测数据集是一个面向工业设备运行状态监测与异常声音识别任务构建的音频数据集，主要收集水泵在正常运行和异常运行状态下产生的 .wav 音频文件。该数据集旨在通过分析设备运行声音中的频率、能量、节奏和声学模式变化，建立正常运行状态的声音特征模型，并进一步识别偏离正常模式的异常音频，可用于开展基于机器学习和深度学习的水泵故障检测、声音异常识别以及设备健康状态分析研究。

数据结构与关键特征

该数据集按照运行状态和用途划分为 train-normal、test-normal 和 anomaly 等目录，其中 train-normal 主要存放用于模型训练的正常水泵运行音频，test-normal 存放用于测试的正常音频，anomaly 则保存异常状态下的水泵音频。音频文件统一采用 WAV 格式，文件名中包含 normal、设备编号以及样本序号等信息，便于数据管理和批量读取。该数据结构尤其适合无监督或半监督异常检测任务，即利用正常样本学习设备的正常声学分布，再通过测试音频与正常模式之间的偏差判断是否存在异常。

应用价值与研究方向

该数据集可广泛应用于水泵故障诊断、工业设备异常声音检测、机器状态监测和预测性维护等研究场景。研究过程中可以直接提取音频的时域和频域特征，也可以进一步转换为频谱图、Mel 频谱图、Log-Mel 频谱和 MFCC 等声学特征，并结合 CNN、Autoencoder、CRNN、LSTM、Transformer 等模型进行异常识别。此外，还可以围绕异常评分、正常声音建模、特征融合、轻量化网络和实时在线监测等方向展开研究，为工业设备智能运维和早期故障预警提供数据基础。

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-826
文件大小：735M
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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