正常听力参考队列的音乐协和-不协和感知新任务

该数据集来自 search.dataone.org,围绕一项新型音乐聆听任务,评估正常听力受试者对谐和-不谐和及整体音乐音质的感知

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表格Music perceptionHearingPitch perception
Novel musical consonance-dissonance task in normal hearing reference cohort

基本信息

模态
表格
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

正常听力参考队列的音乐协和-不协和感知新任务

Novel musical consonance-dissonance task in normal hearing reference cohort

该数据集来自 search.dataone.org,围绕一项新型音乐聆听任务,评估正常听力受试者对谐和-不谐和及整体音乐音质的感知。受试者先填写音乐训练背景与当前聆听习惯问卷,再完成约30分钟的聆听任务,对音乐样本的愉悦度按5点量表评分,形成初步的常模数据,可供未来助听器与人工耳蜗效果评价等研究作对照(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:谐和及其对立面不谐和是音乐的各个方面,它们共同影响整体音质与愉悦感。涉及音乐的聆听任务可作为评估助听器和人工耳蜗性能的有用工具;然而,目前缺乏此类工具。目的:本研究的目的是向一组正常听力听众实施一项新的音乐聆听任务,该任务评估谐和-不谐和及整体音乐音质感知,并收集一套初步的常模数据,以供未来研究比较使用。研究设计:受试者接受一份关于其音乐训练背景和当前音乐聆听习惯的问卷,然后完成一项30分钟的活动,该活动涉及聆听音乐样本并按5点愉悦度量表对音质进行评分。

【主题与分类】

主题标签:Music perception、Hearing、Pitch perception。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A6c72cd3e3fa94474db1b33c5fc3dffda79c56e612cfb7992bd744c2e4c06d804

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

背景:谐波协和及其对立面不协和是音乐的各个方面,有助于整体音质和愉悦感。涉及音乐的聆听任务可能是评估助听器和人工耳蜗性能的有用工具;然而,目前缺乏此类工具。目的:本研究的目的是对一组听力正常的听者实施一种新的音乐聆听任务,评估谐波协和-不协和及整体音乐音质感知,并收集一套初步的常模数据,以供未来研究比较使用。研究设计:受试者接受了一份关于其音乐训练背景和当前音乐聆听习惯的问卷,然后完成了一项30分钟的活动,包括聆听音乐样本并以5点愉悦度量表评定音质。研究样本:招募了21名具有不同音乐背景的听力正常听者……,受试者 21名NH听者(13名女性和8名男性,平均年龄:33.5 ± 14.0 SD岁,范围:24至71岁)参与了研究(表I)。

在参与研究之前,受试者完成了一项听力筛查,筛查内容包括以25 dB HL强度、从250至8000 Hz按倍频程间隔向每只耳朵呈现纯音刺激。参与者完成了一份音乐经历问卷,概述了音乐训练的时长、环境、开始年龄以及所演奏的具体乐器。参与者还被问及在平均一周内听音乐的频率以及偏好的音乐流派。十五名受试者报告接受过正式音乐训练,开始年龄为8.3 ± 2.0岁,持续时间为8.2 ± 3.2年。每位接受过音乐训练的受试者主要学习的乐器如下:钢琴(7人)、吉他(3人)、小提琴(2人)、长笛(2人)和长号(1人)。五名受试者报告目前正在练习某种乐器。无人报告为自学音乐人。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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