语音通话质量分析数据集VoiceCallQualityAnalysis-khanh14ph
数据来源：互联网公开数据
标签：语音分析, 通话质量, 信号处理, 机器学习, 语音识别, 实时通话, 数据标注, 音频特征
数据概述：
该数据集包含来自语音通话记录的数据，记录了通话过程中的多种特征，用于分析和评估通话质量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年10月。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但数据中包含的URL指向特定服务器，推测为特定区域的语音通话记录。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如通话ID、剩余时长标签、活动ID、状态、创建者、通话时间、呼叫方、剩余时间、总剩余时间、备注内容、映射代码、录音文件URL等，以及多种音频信号处理特征，如rolloff_min、flatness、spec_bw、cent、zcr、rmse、loudness、snr等。
数据格式：CSV格式，包含test_10_11.csv和test_12.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于语音通话记录，包含了通话过程的文本描述和音频特征。该数据集适合用于语音通话质量评估、音频特征分析和机器学习模型训练。
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：适用于语音信号处理、音频特征分析、通话质量评估等领域的学术研究，如语音识别、声纹识别等。
行业应用：可以为电信行业、呼叫中心、语音助手等提供数据支持，特别是在通话质量监控、用户体验优化等方面。
决策支持：支持企业对通话质量进行评估，优化网络环境和通话流程，提升用户满意度。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解语音通话的各个方面。
此数据集特别适合用于探索影响语音通话质量的因素，并构建预测模型，帮助用户实现提升通话质量、优化用户体验的目标。
