情感语音评估数据集EmoSpeechEvaluationDataset-alherra26
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析，语音识别，数据集，自然语言处理，机器学习，语音情感，人工智能，情绪识别
数据概述： 该数据集专注于情感语音的评估与识别，记录了不同情感状态下的语音样本。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的语音样本，主要为不同语言和口音的情感语音。
数据维度：数据集包括语音样本的音频文件及其对应的情感标签，涵盖喜，怒，哀，乐等多种情感类别。还包括语音的文本转录，语速，音调等附加信息。
数据格式：数据提供为WAV格式的音频文件和对应的CSV文件，便于语音处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的情感语音数据库和语音情感识别研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于情感分析，语音识别及自然语言处理等领域的研究和应用，特别是在情感识别，语音情感分类等技术任务中具有重要价值。
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：适用于情感识别，语音情感分类等学术研究，如语音情感特征的提取，情感模型的训练与评估等。
行业应用：可以为语音交互，客服系统，心理健康评估等行业提供数据支持，特别是在语音情感识别，情感状态监测等方面。
决策支持：支持语音情感分析系统的优化和应用策略制定，帮助相关领域实现更准确的情感识别和情感反馈。
教育和培训：作为语音情感识别，自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感语音的分析与识别技术。
此数据集特别适合用于探索情感语音的特征与分类规律，帮助用户实现更准确的情感识别，提升语音交互系统的用户体验和情感反馈能力。
