语音性别识别声学特征数据集VoiceGenderRecognitionAcousticFeatures-talk2sreeni
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 性别识别, 声学特征, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 语音信号处理, 分类
数据概述：
该数据集包含来自语音样本的声学特征，用于语音性别识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集使用。
地理范围：数据未限定特定地理区域，为通用语音数据。
数据维度：数据集包含20个声学特征，包括：meanfreq（平均频率）, sd（标准差）, median（中位数）, Q25（第一四分位数）, Q75（第三四分位数）, IQR（四分位距）, skew（偏度）, kurt（峰度）, sp.ent（频谱熵）, sfm（频谱平坦度）, mode（众数）, centroid（质心）, meanfun（平均函数）, minfun（最小函数）, maxfun（最大函数）, meandom（平均主频）, mindom（最小主频）, maxdom（最大主频）, dfrange（主频范围）, modindx（调制指数），以及一个表示性别的标签（label），“male”或“female”。
数据格式：CSV格式，文件名为voice.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行特征提取和标准化处理。
该数据集适合用于语音信号处理、声学特征分析、性别识别模型构建和机器学习模型的训练与评估。
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、声学特征分析、模式识别等领域的学术研究，如声学特征对性别辨识的影响分析、不同分类算法的性能比较等。
行业应用：可用于语音助手、智能家居、身份验证等领域，实现基于声音的性别识别功能。
决策支持：支持语音相关产品的设计和优化，提升用户体验。
教育和培训：作为机器学习、信号处理等课程的实训素材，帮助学生理解声学特征提取、模型构建和评估的流程。
此数据集特别适合用于探索声学特征与语音性别之间的关系，构建和评估性别识别模型，并提升相关应用的准确性和鲁棒性。
