语音情感识别音频特征数据集SpeechEmotionRecognitionAudioFeatureDataset-qmnaushadulislam
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 情感分析, 音频特征, 机器学习, 深度学习, 数据挖掘, 声学特征, 情感状态
数据概述：
该数据集包含从语音信号中提取的音频特征数据，用于语音情感识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用语音情感识别研究而设计。
数据维度：数据集包含多个特征维度（d1-d128），每个维度代表从音频信号中提取的特定声学特征，以及speaker_id（说话人ID）用于区分不同的说话者。
数据格式：CSV格式，文件名为data-2.csv，数据以表格形式组织，方便分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但根据其特征结构推测，可能来源于语音情感识别相关的研究项目或公开数据集，特征提取方式可能包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
该数据集适合用于语音情感识别模型训练、声学特征分析、以及情感状态的分类和预测。
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、音频信号处理等领域的学术研究，例如不同情感状态下的特征差异分析、特征重要性评估。
行业应用：可以为智能语音助手、情感分析系统、情绪识别软件提供数据支持，尤其在提升用户体验、个性化服务方面具有重要价值。
决策支持：支持在教育、心理健康、人机交互等领域中，基于语音的情感状态分析与辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和语音信号处理课程的实训素材，帮助学生理解音频特征提取和情感识别模型构建。
此数据集特别适合用于探索音频特征与情感状态之间的关系，构建情感识别模型，并分析不同情感状态下的声学特征表现。
