音频情感识别特征数据集AudioEmotionRecognitionFeatures-mariaaahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 情感识别, 机器学习, 特征工程, 深度学习, 数据集, 情感分析, 声音信号处理
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的特征数据，用于情感识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征集。
地理范围：数据未限定地理范围，普遍适用于情感识别研究。
数据维度：数据集包含162个特征列，其中前161列为音频特征，最后一列“labels”为情感标签。特征可能包括梅尔频率倒谱系数（MFCCs）、频谱质心、频谱衰减等，用于描述音频的情感内容。
数据格式：CSV格式，文件名为features.csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源未明确，但特征提取方法和数据结构较为常见，适用于情感识别研究和实践。
该数据集适合用于情感识别模型训练、特征重要性分析和情感分类等任务。
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、语音情感识别等领域的学术研究，例如探索不同音频特征对情感识别的影响、开发新的情感分类模型。
行业应用：可以为语音助手、智能客服、情感分析软件等行业提供数据支持，用于提升用户体验、优化服务质量。
决策支持：支持市场调研、舆情分析等领域的情感分析，帮助企业更好地了解用户反馈和市场趋势。
教育和培训：作为机器学习、信号处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握情感识别技术。
此数据集特别适合用于构建情感识别模型，探索音频特征与情感标签之间的关系，从而实现对音频情感内容的自动分析和分类。
