抑郁症语音情感识别数据集DepressionSpeechEmotionRecognitionDataset-aruncodesx
数据来源：互联网公开数据
标签：抑郁症, 语音识别, 情感分析, 语音信号处理, 机器学习, 情感识别, 声音特征, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的语音数据，用于研究和分析抑郁症患者的语音特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语音数据集。
地理范围：数据来源未明确，一般为全球范围内的语音样本。
数据维度：包括“index”（语音样本的索引）、“label”（语音的情感标签，如“depression”）、“duration”（语音时长）、“gender”（说话人性别）、“fold”（数据集划分，如“train”、“test”、“valid”）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为labels.csv，提供了语音样本的元数据信息；同时包含npy格式的语音数据，用于进行语音信号处理。
来源信息：数据来源于公开的语音情感数据集，已进行标注和初步处理，适合用于模型训练和评估。
该数据集适合用于情感计算、语音识别和心理健康研究等领域。
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：适用于心理学、语音信号处理和机器学习交叉领域的学术研究，如抑郁症语音特征分析、情感识别模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发基于语音的抑郁症筛查和诊断工具。
决策支持：支持心理健康领域的临床决策和患者评估，辅助医生进行诊断。
教育和培训：作为人工智能、语音信号处理、情感计算等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解语音情感识别技术。
此数据集特别适合用于探索抑郁症患者语音特征与情感表达之间的关系，帮助用户构建和优化语音情感识别模型，实现抑郁症的早期检测和辅助诊断。
