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婴儿哭声模式分析数据集：包含11种不同原因的婴幼儿哭泣声音样本

news 2026/8/9 11:56:12

摘要：婴儿哭声模式数据集（Baby Cry Pattern Archive）是一个专为婴儿声音行为研究而设计的综合性音频数据集。

数据集简介

数据集概述

婴儿哭声模式数据集（Baby Cry Pattern Archive）是一个专为婴儿声音行为研究而设计的综合性音频数据集，包含超过 1,400 个婴儿音频录音。数据集精心分类为 11 个子类别，涵盖婴儿的各种情绪状态、生理需求和声音表现，包括 8 种主要哭声类型（饥饿、腹痛、不适、疲倦、冷热、打嗝、害怕、孤独）以及 3 种对比状态（笑声、噪音、沉默）。该数据集旨在支持婴儿哭声模式分析、情绪识别和智能育儿系统的研究与开发，为机器学习和深度学习在婴幼儿护理领域的应用提供高质量训练数据。所有录音均经过仔细标注和分类，适合监督学习任务，能够帮助父母、护理人员和医疗保健提供者更好地理解和响应婴儿需求。

数据结构与关键特征

数据集包含 1,450 个婴儿音频录音（.wav 格式，大多数少于 10 秒），细分为 11 个子类别，采用每类一个文件夹的结构组织，所有文件均已预标记并可直接用于监督学习。数据集涵盖 8 种核心哭声类别：饥饿（397 个，27.4%，最大类别）、疲倦（142 个）、不适（142 个）、腹痛（133 个）、冷热（130 个）、打嗝（124 个）、害怕（33 个）和孤独（25 个，最小类别），以及 3 种对比/背景类别：笑声（108 个，积极情绪）、噪音（108 个，背景声音）和沉默（108 个，安静时刻）。数据集呈现明显的类别不平衡特征（饥饿类别是孤独类别的近 16 倍），采用高质量音频格式，文件命名规范可追溯，所有录音均匿名化并符合伦理规范，特别适合用于 CNN、LSTM 和混合模型等深度学习架构的哭声分类、情绪识别和智能育儿系统研究。

应用价值与研究方向

该数据集支持婴儿声音行为与生理/情绪需求关联研究、早期异常哭声模式检测、儿科诊断辅助和生物声学特征分析等科研工作，专为训练哭声分类和情绪识别的深度学习模型（CNN、LSTM、Transformer、混合架构）而设计，可用于开发智能婴儿监视器、实时哭声解释应用、家长辅助系统和物联网育儿产品等商业应用。数据集特别适合音频信号处理、特征提取（MFCC、梅尔频谱图）、迁移学习实验和模型基准测试，包含笑声、噪音、沉默等对比类别增强了模型的鲁棒性和区分能力，但需要注意类别不平衡问题（建议使用加权损失、过采样等技术），重点关注少数类别（孤独、害怕）的识别准确率。该数据集为婴幼儿护理、智能育儿、儿科医学、健康信息学和情感计算等领域提供重要研究资源，有助于提升婴儿护理质量、减轻育儿焦虑、支持远程医疗咨询和推动智能育儿技术普及，最终促进婴儿健康成长和家庭幸福。