MAD 军事音频数据集 2024 版 | Military Audio Dataset 全量资源

核心内容

MAD 军事音频数据集（Military Audio Dataset）由韩国国立交通大学（Korea National University of Transportation） 研究团队 2024 年重磅发布，相关研究论文「A Military Audio Dataset for Situational Awareness and Surveillance」已成功发表于 Nature 期刊，权威性与专业性双高。

本数据集专为军事音频分类系统的训练与评估打造，聚焦军事活动相关音频分类核心需求，可精准支撑枪声、炮击、爆炸声等典型军事音频的识别与分析研究。数据集所有声音样本均从多源军事视频中专业提取，总计包含8075 个有效声音样本，涵盖 7 大军事音频类别，累计音频时长约 12 小时，样本量充足、类别划分清晰，能满足各类军事音频相关研究的基础数据需求。

数据集 7 大音频类别及对应标签

Communication（通信音频）：Label:0

Gunshot（枪声）：Label:1

Shelling（炮击声）：Label:3

Vehicle（军用车辆声）：Label:4

Helicopter（军用直升机声）：Label:5

Fighter（军用战斗机声）：Label:6（含 1 类未标注详细名称的军事音频类别，完整覆盖军事场景典型声音）

数据可用途径

军事场景态势感知、安防监控相关的音频分类模型训练与效果评估；

高校、科研院所的军事声学、音频识别方向学术研究与论文撰写；

人工智能、机器学习领域，音频分类算法的研发、测试与优化；

军工相关企业的军事音频识别产品原型开发与技术验证。