音频特征分析与情感识别数据集AudioFeatureAnalysisandSentimentRecognitionDataset-liumail511
数据来源：互联网公开数据
标签：音频分析, 情感识别, 语音信号处理, 机器学习, 特征提取, 音频特征, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的音频数据及其对应的特征信息，旨在支持音频分析和情感识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，推测为通用音频数据。
数据维度：数据集包含以下关键部分：
KS0522_03Audiolog1.csv：包含时间、名称、对象信息和音频记录，为音频事件的日志文件。
FrameLevel_audios.csv：帧级别音频特征，包括音量、过零率（ZCR）、频谱质心、频谱熵、音频熵、能量、音高、滚降频率（rolloff）以及频谱带宽等。
VideoLevel_audios.csv：视频级别音频特征，包括音频时长、均方根音量（volume_rms）、分贝音量（volume_dbfs）、音频音高、音频过零率、音频熵、音频能量、频谱质心、频谱熵、频谱滚降频率和频谱带宽等。
音频文件：.wav格式的原始音频文件，与特征文件对应。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和处理；同时包含.wav格式的音频文件，用于音频信号的原始输入。
来源信息：数据来源可能包括公开的音频数据集、实验录音等，具体来源未明确标注，但数据已进行特征提取和整理。
该数据集适合用于音频特征分析、情感识别、语音识别等研究，以及相关的机器学习和深度学习模型训练。
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：适用于音频信号处理、情感识别、声学分析等领域的学术研究，如情感分析模型构建、音频特征对情感影响的研究等。
行业应用：可以为语音助手、情感分析服务、智能监控系统等提供数据支持，尤其在情绪识别、用户体验分析、异常声音检测等方面。
决策支持：支持产品设计、市场调研等领域的决策，通过分析用户情感反馈来优化产品和服务。
教育和培训：作为音频处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音频分析技术。
此数据集特别适合用于探索音频特征与情感之间的关系，构建情感识别模型，提升音频信号处理的准确性和效率。
