语音性别识别声学特征数据集VoiceGenderRecognitionAcousticFeatures-swagata14das
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别，性别分类，声学特征，机器学习，特征提取，数据分析，语音信号处理，二元分类
数据概述：
该数据集包含从声音记录中提取的声学特征数据，用于训练和评估语音性别识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用的语音性别识别模型。
数据维度：数据集包括20个声学特征，如平均频率（meanfreq）、标准差（sd）、中位数（median）、四分位数（Q25, Q75）、四分位距（IQR）、偏度（skew）、峰度（kurt）、频谱熵（sp.ent）、语音频率（sfm）、模式（mode）、质心（centroid）、平均函数（meanfun）、最小函数（minfun）、最大函数（maxfun）、平均域（meandom）、最小域（mindom）、最大域（maxdom）、频率范围（dfrange）、调制指数（modindx）以及“label”（性别标签，male或female）。
数据格式：CSV格式，文件名为voice.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为公开数据集或研究项目，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于语音信号处理、机器学习和模式识别领域的研究。
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：适用于语音性别识别、声学特征分析、机器学习算法比较等研究，例如探索不同声学特征对性别分类的影响。
行业应用：可用于语音助手、语音控制系统、身份验证系统等，用于提升用户体验和安全性。
决策支持：支持语音分析相关的产品开发，例如在语音社交平台中实现自动性别识别。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解声学特征和分类模型的构建。
此数据集特别适合用于研究声学特征与语音性别之间的关系，并构建和评估性别识别模型，帮助用户实现语音信号处理和机器学习相关的目标。
