帕金森病患者与健康受试者语音录音声学特征数据集
该数据集包含从帕金森病患者与健康受试者语音记录中提取的声学特征。数据存于.csv文件，属性说明见.pdf文件，共2个文件、123207字节
基本信息
资源简介
帕金森病患者与健康受试者语音录音声学特征数据集
Dataset for acoustic features extracted from voice recordings of people suffering Parkinson’s disease and healthy subjects
该数据集包含从帕金森病患者与健康受试者语音记录中提取的声学特征。数据存于.csv文件，属性说明见.pdf文件，共2个文件、123207字节。数据收集与构建信息见Carrón等2021年BioMed Eng OnLine论文。研究由西班牙国家研究局、科学和创新部、埃斯特雷马杜拉区政府及欧盟欧洲区域发展基金等资助（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023-01-26。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含从帕金森病患者和健康受试者中提取的声学特征。有关数据采集和数据集构建的全部信息见以下论文。若使用该数据集产生任何科学研究出版物，建议引用该论文：Carrón, J., Campos-Roca, Y., Madruga, M. et al. A mobile-assisted voice condition analysis system for Parkinson’s disease: assessment of usability conditions. BioMed Eng OnLine 20, 114 (2021). https://doi.org/10.1186/s12938-021-00951-y 所有数据均包含在 .csv 文件中。属性的简要说明可在 .pdf 文件中找到。产生该数据集的研究由西班牙 Agencia Estatal de Investigación、Ministerio de Ciencia e Innovación 资助（项目 MTM2017-86875-C3-2-R），且该数据集是项目 PID2021-122209OB-C32 的一部分。该研究还获得西班牙 Junta de Extremadura 资助（项目 GR18108 和 GR18055）、欧盟（European Regional Development Funds）资助，以及资助编号 FPU18/03274。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 123.21 KB。数据集 DOI：10.17632/fjd6fcfkwn.1。
【主题与分类】
主题标签：语音信号、声学特征、音频数据、帕金森病、神经系统疾病、健康对照、疾病分类、语音分析。本站分类：神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/fjd6fcfkwn
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/fjd6fcfkwn
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 123.2 KB。
数据说明
Javier Carrón（2023）。从帕金森病患者与健康受试者的语音录音中提取的声学特征数据集 [数据集]。http://doi.org/10.17632/fjd6fcfkwn.1
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。
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