音频情感识别多模态特征数据集AudioEmotionRecognitionMulti-modalFeaturesDataset-saisamarthtaluri
数据来源：互联网公开数据
标签：音频特征, 情感识别, 机器学习, 数据挖掘, 多模态, 情感分析, 声音信号处理, 特征工程
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的多模态特征，用于音频情感识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的情感识别模型训练与测试。
数据维度：数据集包含多个特征维度，共计40个特征，包括0到39，其中最后一列“Class”代表情感类别标签。
数据格式：CSV格式，文件名为fdatacsv，便于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于音频信号处理与情感识别研究，已进行特征提取与预处理。
该数据集适合用于情感识别、音频分析和机器学习相关领域的研究。
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：适用于情感计算、音频信号处理、机器学习等领域的学术研究，例如情感识别模型的构建与优化、多模态特征融合研究等。
行业应用：可为智能客服、情绪监控、音乐推荐等行业提供数据支持，尤其在提升用户体验、个性化服务方面具有实用价值。
决策支持：支持情感分析相关的决策制定，例如市场调研、舆情分析等。
教育和培训：作为机器学习、人工智能等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解音频特征提取、情感识别模型构建等。
此数据集特别适合用于探索音频特征与情感类别之间的关系，帮助用户构建情感识别模型、优化模型性能。
