音频情感识别特征数据集AudioEmotionRecognitionFeatures-ajaybhat23
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 音频分析, 机器学习, 特征工程, 深度学习, 数据集, 音频特征, 情感分类
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的特征，记录了用于音频情感识别任务的结构化数值数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用的音频情感识别模型训练与测试。
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，用于监督学习。特征包括但不限于MFCC（Mel频率倒谱系数）、频谱特征等，适用于情感分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为features.csv，便于数值计算和机器学习模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但经过了特征提取和预处理，方便直接用于模型训练。
该数据集适合用于音频情感识别模型的构建，包括但不限于基于深度学习和传统机器学习的模型。
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，如情感特征分析、不同模型性能比较等。
行业应用：可以为智能客服、情绪分析系统、音乐推荐系统等行业提供数据支持，用于提升用户体验和系统智能化水平。
决策支持：支持产品设计、市场调研等领域的决策制定，用于分析用户情感反馈。
教育和培训：作为机器学习、深度学习等课程的实训数据，用于学生学习特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索音频特征与情感标签之间的关系，帮助用户构建和优化情感识别模型，从而实现对音频情感的准确判断与分析。
