语音识别-中文语音情感识别数据集Voice-CS-ChineseSpeechEmotionRecognitionDataset-saivamsiganta
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别，情感识别，数据集，中文，深度学习，自然语言处理，音频分析，机器学习
数据概述： 该数据集包含来自多个渠道的中文语音数据，用于训练和评估语音情感识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖近年来，持续更新。
地理范围：数据主要来自中国大陆地区，包括不同口音和地域特征。
数据维度：数据集包括语音文件（.wav格式）及其对应的情感标签，涵盖喜悦，愤怒，悲伤，恐惧，平静，惊讶等多种情感类别。此外，还包含说话人的性别，年龄等信息。
数据格式：数据提供为音频文件（.wav）和对应的标签文件（如CSV或JSON格式），方便进行音频处理和情感分析。
来源信息：数据来源于公开语音数据库，社交媒体平台，以及专业录音等，已进行语音清洗，标注和质量控制。
该数据集适合用于语音情感识别，自然语言处理，深度学习等领域的研究和应用，尤其在构建中文语音情感识别系统，改善人机交互等方面具有重要价值。
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，情感分析，人机交互等学术研究，如情感特征提取，模型优化等。
行业应用：可以为智能客服，情感分析，语音助手，心理健康等行业提供数据支持，特别是在提升用户体验，辅助决策等方面。
决策支持：支持情感分析模型的开发和优化，帮助企业更好地理解用户情感，提升服务质量。
教育和培训：作为人工智能，语音处理等课程的辅助材料，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中文语音的情感特征，帮助用户实现准确的情感识别，优化人机交互体验，并推动相关技术在不同领域的应用。
