情感语音识别MFCC特征数据集EmotionVoiceRecognitionMFCCFeaturesDataset-piyusht54
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 情感分析, MFCC特征, 声音信号处理, 机器学习, 情感分类, 音频分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含从语音信号中提取的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征数据，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信息，可视为静态情感语音特征数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通常用于研究通用的情感识别模型。
数据维度：数据集包含"ID"（音频文件标识）、"EMOTION"（情感标签）以及104个MFCC特征值（MFCC_1至MFCC_104）。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessing.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于语音情感识别相关的研究或项目，原始音频信号经过预处理，提取了MFCC特征。
该数据集适合用于情感语音识别模型的训练与评估，以及语音信号处理相关研究。
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、语音情感识别、音频信号处理等领域的学术研究，例如情感分类算法的比较、特征重要性分析等。
行业应用：可以为智能语音助手、情绪监测系统、情感分析软件等行业提供数据支持，用于改善用户体验和提高产品智能化水平。
决策支持：支持在医疗、教育、娱乐等领域中，基于语音情感分析的决策制定和个性化服务推荐。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习、深度学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感语音识别的流程与技术。
此数据集特别适合用于探索不同情感状态下的语音特征差异，构建和优化情感识别模型，实现对语音中情感信息的自动分析和识别。
