情感语音识别评估数据集_Emotional_Speech_Recognition_Evaluation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 情感分析, 语音情感, 情感识别, 声音信号, 听觉评估, 机器学习, 音频处理
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的情感语音数据，记录了不同情感状态下的语音样本以及相应的评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态语音情感数据集。
地理范围：数据来源未作地域限制，通常包含多样化的语音样本。
数据维度：
音频文件：包含大量.wav格式的语音文件，每个文件代表一个语音样本。
结构化数据：包括三个CSV文件，分别记录了语音文件的文件名及其对应的评估数据：
file_forced_choice_accuracy.csv：记录了语音样本的准确率，反映了听者在被迫选择情感情绪时的正确率。
file_authenticity.csv：记录了语音样本的真实性评估结果，反映了听者对语音情感真实性的判断。
file_rating_scale.csv：记录了听者对语音样本的情感强度评估，包括愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤和惊讶六种情感。
数据格式：数据以.wav（音频）和.csv（结构化数据）格式提供，方便进行音频处理和情感分析。
来源信息：数据来源于公开的语音情感数据库或实验，已进行标准化处理。
该数据集适合用于语音情感识别、听觉感知研究以及情感分析模型构建。
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、情感计算、人机交互等领域的学术研究，例如构建情感识别模型、分析不同情感的语音特征等。
行业应用：为智能客服、情感分析软件、语音助手等行业提供数据支持，用于提升情感识别的准确性和用户体验。
决策支持：支持心理学研究，用于分析不同情感的表达方式和听觉感知规律。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解语音情感分析的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索语音情感的表达模式、听觉感知差异以及构建情感识别模型，帮助用户提升情感识别系统的性能和准确性。
