语音情感识别算法特征数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：语音情感识别,情感计算,声学特征,机器学习,数据预处理,特征提取
数据概述：
本数据集基于多个公开语音情感识别数据集（包括TESS、SAVEE、RAVDESS和CREMA-D）构建，通过Librosa库提取了语音信号中的关键声学特征，形成一个标准化的CSV文件。数据集包含以下核心特征：
- 零交叉率（ZCR）
- 短时傅里叶变换频谱特征（Chroma_stft）
- 音频频率倒谱系数（MFCC）
- 均方根值（Root Mean Square Value）
- 梅尔频谱图（MelSpectogram）
数据用途概述：
该数据集适用于语音情感识别相关的算法开发、特征工程研究以及数据预处理探索。研究人员可利用此数据集进行特征提取方法的对比分析，优化语音情感识别模型的性能；机器学习开发者可将其用于训练分类模型，提升情感识别的准确率；同时，该数据集也适合作为教学案例，帮助学习者理解语音信号处理和情感计算的基本原理。
