语音情感识别与深度学习实验数据集ROFE-DL-IEMOCAP-MetadataDataset-jiten597
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别，情感分析，数据集，深度学习，情感计算，语音情感，机器学习，心理学
数据概述： 该数据集源自ROFE-DL-IEMOCAP-METADATA项目，主要包含语音情感识别相关的元数据信息，记录了IEMOCAP语音情感数据库中的情感标注和实验参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2004年到2020年。
地理范围：数据覆盖了IEMOCAP语音情感数据库中的多语种和跨文化情感表达，主要为英语语音数据。
数据维度：数据集包括语音样本的元数据，如说话人ID，情感类别，性别，音长，情感强度，情感标签等。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于进行数据解析和分析。
来源信息：数据来源于IEMOCAP语音情感数据库和相关研究项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于语音情感识别，情感计算，深度学习等领域的研究和应用，特别是在情感分类，情感强度识别等任务中具有重要价值。
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：适用于语音情感识别，情感计算等学术研究，如情感分类算法的改进，情感表达模型的构建等。
行业应用：可以为语音助手，智能客服，情感化设计等行业提供数据支持，特别是在情感识别，情感交互等方面。
决策支持：支持情感化产品设计和情感化用户体验优化，帮助企业制定更好的情感化策略。
教育和培训：作为语音情感识别，情感计算及相关技术的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解语音情感识别技术和情感计算方法。
此数据集特别适合用于探索语音情感识别的规律与趋势，帮助用户实现准确的情感识别和情感表达建模，为语音情感交互和情感化产品设计提供数据支持。
