俄语语音情感分析数据集_Russian_Speech_Emotion_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 情感分析, 俄语, 文本分析, 深度学习, CNN-LSTM模型, 语料库, 音频处理
数据概述：
该数据集包含来自公共广播和演讲的俄语语音数据，记录了语音片段及其对应的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据主要来源于俄罗斯及俄语使用地区的公共广播和演讲。
数据维度：数据集包含多个字段，包括"Unnamed: 0"（索引），"opus"（音频文件标识符），"txt"（对应的文本转录），"secs"（语音时长，单位为秒），"path"（音频文件路径），"txt_len"（文本长度），"relation"（情感相关性评分，数值型）。
数据格式：CSV格式，文件名为csv_shuffled_lstm_cnn.csv，其中包含了文本转录和情感相关性评分，并附带了预训练模型参数（.pth文件）和用于文本处理的词汇表模型（.yttm文件）。
来源信息：数据来源于公开的广播和演讲录音，并经过转录和情感标注处理。
该数据集适合用于俄语语音情感分析研究，以及基于深度学习的语音识别和情感分析模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于语音情感识别、自然语言处理和深度学习交叉领域的学术研究，如情感分类、情感强度分析等。
行业应用：可为语音助手、情感分析软件、客户服务系统等提供数据支持，特别是在提升俄语语音交互的智能化水平方面。
决策支持：支持市场调研、舆情分析等领域的情感倾向分析，帮助企业更好地理解用户反馈和市场趋势。
教育和培训：作为语音处理、自然语言处理和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解语音情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索俄语语音的情感表达规律，构建和优化情感识别模型，提高语音识别系统的性能和情感分析的准确性。
