情感语音识别MFCC特征数据集EmotionSpeechRecognitionMFCCFeatures-perumallarambabu
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 情感分析, MFCC特征, 机器学习, 音频处理, 数据挖掘, 情感分类, 特征工程
数据概述：
该数据集包含了从语音信号中提取的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，用于情感语音识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，可视为通用情感语音数据集。
数据维度：数据集包含ID、EMOTION（情感标签）以及75个MFCC特征。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessingcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于语音情感识别研究项目，已进行MFCC特征提取。
该数据集适用于情感语音识别、机器学习模型训练和音频特征分析。
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、音频信号处理、机器学习算法研究等领域。
行业应用：为语音助手、情感分析系统、智能客服等应用提供数据支持，用于提升情感识别的准确性和鲁棒性。
决策支持：支持在人机交互、心理健康评估等领域进行情感状态的自动识别。
教育和培训：作为语音情感识别课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解MFCC特征提取和情感分类模型。
此数据集特别适合用于探索情感语音的特征表达，以及不同情感状态下的语音特征分布规律，帮助用户构建情感识别模型，提升情感分析系统的性能。
