语音性别识别声学特征数据集VoiceGenderRecognitionAcousticFeatures-nikhiljames03
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, 音频处理, 分类模型
数据概述：
该数据集包含从语音样本中提取的声学特征，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：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，一般可认为是通用语音数据集。
数据维度：数据集包含多个声学特征，如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）、spent（频谱熵）、sfm（频谱平坦度）、mode（模式）、centroid（质心）、meanfun（平均函数）、minfun（最小函数）、maxfun（最大函数）、meandom（平均周期）、mindom（最小周期）、maxdom（最大周期）、dfrange（频率范围）、modindx（调制指数）以及label（性别标签，male代表男性，female代表女性）。
数据格式：CSV格式，包含多个特征列以及一个类别标签。
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、机器学习、声学分析等领域的学术研究，如语音性别识别算法的优化、特征重要性分析等。
行业应用：可以为语音助手、语音控制系统、身份验证系统等提供数据支持，例如，通过语音识别性别以实现个性化服务。
决策支持：支持在语音相关的应用中进行用户画像分析，例如，根据语音性别进行市场细分。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解声学特征提取、模型构建和评估流程。
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，构建和评估语音性别识别模型，并提升模型的准确性和鲁棒性。
