基于压电纳米纤维的智能听觉系统

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Abf044c53ab1b899230682d04b6a667ed26b5ec80c2214200388c064dffc370cd

标准获取流程：

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   • 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。

数据说明

听力损失影响各年龄段人群，可损害教育、社会功能和生活质量。现有治疗方法如助听器和植入物旨在减轻这些影响，但往往难以准确识别声源这一关键问题。我们报告了一种受人类听觉系统启发的智能听觉系统：将不对称良好对齐的压电纳米纤维与神经网络相结合，以模拟自然听觉过程。具有螺旋变化长度和方向的压电纳米纤维传输并将声学声音转换为机电信号，模拟复杂的耳蜗动力学。这些信号随后由数字神经网络编码，实现准确的声方向识别。该智能听觉系统超越了人类方向性听力，能够准确识别水平和垂直方向的声音方向。这一进展代表着向下一代人工听觉迈出的重要一步，……在本研究中，我们探索了用于智能听觉系统的压电纳米纤维的动态压电-声学响应。

我们的研究捕捉了这些材料在受到各种声学刺激时的复杂行为，揭示了它们在先进传感应用中的潜力。在此，我们详细介绍了我们的方法、原始数据以及与压电力响应、信号处理技术和方向识别能力相关的关键发现，重点强调了从实验中获得的见解。数据展示了单根纳米纤维局部区域原始的压电力响应。压电声信号是直接从设备上采集的。文中还包含了原始压电声转换的示例。压电声信号使用短时傅里叶变换（STFT）进行了预处理。进一步分析了设备的拓扑频率分布，以检查压电声响应的频率特征，并将

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。