语音性别识别特征分析数据集VoiceGenderRecognitionFeatureAnalysisDataset-saivamsiganta
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 性别识别, 语音特征, 数据分析, 机器学习, 声学特征, 数据挖掘, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自公开语音库的语音数据，记录了用于语音性别识别的声学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态语音特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理信息，但可推测为通用语音样本。
数据维度：包括20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（谱平坦度），mode（模式），centroid（质心），meanfun（平均基频），minfun（最小基频），maxfun（最大基频），meandom（平均基频周期），mindom（最小基频周期），maxdom（最大基频周期），dfrange（频率范围），modindx（调制指数），以及label（性别标签，male或female）。
数据格式：CSV格式，文件名为voicecsv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开语音数据库，经过特征提取和标注处理。
该数据集适合用于语音信号处理、声学特征分析和性别识别模型的构建。
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，如语音性别识别算法的优化、声学特征重要性分析等。
行业应用：可以为语音交互、语音助手、身份验证等行业提供数据支持，尤其是在性别相关的用户画像分析、语音情感识别等领域。
决策支持：支持语音识别系统的性能评估和优化，提升语音处理技术的准确性和效率。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解语音特征提取和性别分类模型构建过程。
此数据集特别适合用于探索不同声学特征对性别识别的贡献，并构建高性能的语音性别分类器，从而提升相关应用的用户体验和技术水平。
