情感识别多模态数据集EmotionRecognitionMulti-modalDataset-jeenaklimanovia
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 情绪分析, 语音识别, 面部表情, 机器学习, 多模态, 计算机视觉, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自FER2013和RAVDESS的数据，记录了用于情感识别的多模态数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未限定地理范围，数据为通用情感表达示例。
数据维度：数据集包含两种模态数据：
FER2013：包含面部表情图像数据，主要字段包括“emotion”（情感标签，如愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶、中性）,”pixels”（像素值，代表灰度图像）。
RAVDESS：包含语音数据，对应不同情感的音频文件。
数据格式：
FER2013：CSV格式，文件名为fer2013.csv，便于图像数据处理和分析。
RAVDESS：WAV格式，为音频文件，用于语音情感分析。
来源信息：
FER2013：来源于公开数据集，用于面部表情识别研究。
RAVDESS：来源于公开数据集，用于语音情感分析研究。
该数据集适合用于情感识别相关的研究和机器学习模型的训练，特别是针对多模态情感识别技术的开发。
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：适用于情感计算、人工智能、人机交互等领域的学术研究，如跨模态情感融合、情感识别算法性能评估等。
行业应用：可以为智能客服、情感分析软件、心理健康应用等行业提供数据支持，尤其在情绪识别、用户体验优化方面具备实用价值。
决策支持：支持社交媒体监测、市场调查等领域的情感分析，帮助企业了解用户情绪，优化营销策略。
教育和培训：作为人工智能、机器学习、信号处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解情感识别技术。
此数据集特别适合用于探索多模态情感信息的融合方法，提升情感识别的准确性和鲁棒性，帮助用户构建更智能的情感分析系统。
