MIMII 数据集：工业设备声音信号分析的宝库

MIMII（Machine learning for Intelligent Monitoring of Industrial assets）数据集是由日本东京大学、日立制作中心、日本学术振兴会和日本科学技术振兴机构合作共同推出的一个声音信号数据集，主要用于机器学习算法对于工业设备的故障检测和预测。

该数据集包含了四个不同的声音信号数据集，分别为：

风扇故障数据集（Fan dataset）：该数据集包含了正常工作状态下和不同故障状态下的风扇声音信号，共有12个声音信号文件。
泵故障数据集（Pump dataset）：该数据集包含了正常工作状态下和不同故障状态下的泵声音信号，共有12个声音信号文件。
齿轮箱故障数据集（Gearbox dataset）：该数据集包含了正常工作状态下和不同故障状态下的齿轮箱声音信号，共有12个声音信号文件。
轴承故障数据集（Bearing dataset）：该数据集包含了正常工作状态下和不同故障状态下的轴承声音信号，共有12个声音信号文件。

每个数据集中的声音信号文件都是以.mat格式存储的，其中包含了声音信号数据和采样率信息。此外，每个数据集还包含了故障状态的标签信息，可以用于算法的训练和测试。

MIMII 数据集的主要应用场景是工业设备的故障检测和预测，对于机器学习算法的训练和测试具有重要的参考价值。