语音情感识别数据集SpeechEmotionRecognitionDataset-timurzagidullin
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别，情感分析，数据集，机器学习，人工智能，心理学，声音处理，情感计算
数据概述： 该数据集包含来自多个语音样本的音频数据，记录了不同人在不同情感状态下的语音表达。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未具体说明，但覆盖多种情感表达的语音样本。
地理范围：数据样本来源于全球范围内的语音数据，包括不同语言和口音的语音样本。
数据维度：数据集包括语音样本的情感标签（如高兴，悲伤，愤怒等），语音频率特征，持续时间，音调变化等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，包含语音特征和情感标签，便于进行情感识别和机器学习任务。
来源信息：数据来源于公开的语音情感识别研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于语音情感识别，情感分析，心理学研究等领域，特别是在情感计算，语音识别和机器学习模型的训练中具有重要价值。
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：适用于情感识别，语音情感分析等学术研究，如情感表达的语音特征分析，情感识别算法的优化等。
行业应用：可以为客服系统，语音助手，心理健康评估等提供数据支持，特别是在情感交互，语音情感识别方面。
决策支持：支持语音情感识别系统的优化和情感交互策略的制定。
教育和培训：作为语音识别，情感计算课程的辅助材料，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语音特征与情感表达的关联，帮助用户实现准确的情感识别，提升语音交互系统的智能化水平，促进情感计算技术的发展。
