中脑适应可能为音乐节拍感知奠定基础的数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.c32jg

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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。

数据集大小约 162.2 MB。

数据说明

自发感受音乐节拍的能力被广泛认为是一种人类独有的现象。尽管节拍感知涉及人类感觉、运动和认知过程的协同参与，但低级听觉处理以节拍特异性方式对这些网络激活的贡献却知之甚少。在此，我们提供来自啮齿动物模型的证据，表明中脑对声音的预处理可能已经在塑造节拍最终被感知的位置。对于所测试的一组音乐节奏，强拍声音平均比弱拍声音诱发更高的放电率，而这种差异是这组节拍解释中最常被人类听者感知到的定义性特征。基本的放电率适应为这些结果提供了充分的解释。我们的发现表明，中脑适应通过编码声音的时间背景，创造了神经强调点，这可能影响节拍的知觉涌现。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。