语音情感分析多模态数据集_Speech_Emotion_Analysis_Multimodal_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：语音情感, 多模态, 情感识别, 语音信号处理, 计算机视觉, 面部表情, 语音特征, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自多种模态的数据，记录了用于语音情感分析的多种特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为通用语音情感数据集。
数据维度：数据集包含以下几种类型的数据：
音频数据（.wav）：原始语音信号。
COVAREP特征（.csv）：COVAREP（声学语音特征）提取的特征数据。
FORMANT特征（.csv）：共振峰特征数据。
CLNF相关特征（.txt、.bin）：来自CLNF（一种面部表情识别方法）提取的特征，包括面部关键点、姿态信息、视线方向等。
语音转录文本（.csv）：语音的文本转录。
数据格式：数据以多种格式提供，包括.wav（音频）、.txt、.csv和.bin，方便进行多模态数据的分析与处理。数据经过初步处理，提取了多种语音和视觉特征。
该数据集适合用于语音情感识别、多模态情感分析、语音信号处理、计算机视觉等相关领域的研究。
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：适用于语音情感分析、多模态情感识别等领域的学术研究，例如，探索语音特征与面部表情之间的关联，构建多模态情感识别模型等。
行业应用：可以为智能客服、情感机器人、心理健康评估等行业提供数据支持，特别是在提升人机交互的情感理解能力方面。
决策支持：支持情感分析相关的决策制定和策略优化，例如，在广告营销中，根据用户的情感反馈调整营销策略。
教育和培训：作为语音信号处理、情感计算、人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感识别的相关技术。
此数据集特别适合用于探索语音特征与面部表情之间的关系，并构建更准确的情感识别模型，帮助用户实现更智能的交互体验。
