语音情感识别数据集SpeechSentimentDataset-henrychibueze
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，自然语言处理，心理学，人工智能，情感计算
数据概述： 该数据集包含来自公开语音情感识别项目的数据，记录了不同人的语音样本及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，主要为英语，汉语等主流语言的语音样本。
数据维度：数据集包括语音音频文件，情感标签（如高兴，悲伤，愤怒，中性等），说话人信息（如性别，年龄等），语音特征（如音调，语速，音量等）。
数据格式：数据提供为WAV格式的音频文件和CSV格式的情感标签，便于进行分析和处理。
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，情感分析及机器学习等领域，特别是在情感识别模型的训练和评估中具有重要应用价值。
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：适用于语音情感识别，情感计算等计算机科学和心理学研究，如情感识别算法的改进，情感表达的研究等。
行业应用：可以为智能客服，语音助手，心理健康分析等应用提供数据支持，特别是在情感识别和个性化服务方面。
决策支持：支持语音交互系统的情感识别与情感反馈，帮助相关领域制定更好的用户体验策略。
教育和培训：作为语音识别，情感计算及机器学习课程的辅助材料，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情感的识别规律与趋势，帮助用户实现准确的情感识别，优化语音交互系统的情感反馈，提升用户体验和情感计算的准确性。
