情感语音识别数据集RAVDESS-TESS-SAVEE-CREMA-D合并-diveshthakker
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别，情感分析，数据集，机器学习，音频处理，情感语音，音频特征，多模态
数据概述：
该数据集整合了来自 RAVDESS，TESS，SAVEE 和 CREMA-D 四个公开的情感语音数据集，用于情感语音识别研究。主要特征如下：
时间跨度： 各数据集的录制时间跨度不统一，具体取决于各个子数据集的发布时间。
地理范围： 数据集录制地点和参与者信息不统一，涉及不同国家和地区的参与者。
数据维度： 数据集包括各种情感状态的语音样本，如愤怒，恐惧，高兴，悲伤，中立等。每个样本包含音频文件，以及对应的情感标签。部分数据集还提供了文本转录。
数据格式： 数据以音频文件（如 WAV）和标签文件（如 CSV 或 TXT）的形式提供，方便进行音频处理和分析。
来源信息： 数据来源于多个公开的情感语音数据集，并已进行合并和整理。
该数据集适合用于情感语音识别，情感分析，音频特征提取，机器学习模型训练等领域的研究。
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： 适用于情感语音识别，情感分析，语音合成等学术研究，如不同情感状态的语音特征分析，跨数据集的情感识别模型构建等。
行业应用： 可以为智能客服，语音助手，情感分析软件等行业提供数据支持，特别是在提升语音交互的情感理解能力方面。
决策支持： 支持情感识别技术在心理健康，教育评估，市场调研等领域的应用，帮助相关领域进行决策制定。
教育和培训： 作为语音处理，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感语音分析方法。
此数据集特别适合用于探索情感语音识别算法，帮助用户实现情感分类，情感状态预测等目标，促进人机交互和情感计算技术的发展。
