语音性别识别特征分析数据集VoiceGenderRecognitionFeatureAnalysis-soniaanchal
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 性别识别, 特征提取, 机器学习, 数据分析, 音频处理, 数据集, 声音
数据概述：
该数据集包含语音样本的特征数据，用于语音信号的性别分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用语音特征，不限定地理范围。
数据维度：数据集包括多种语音特征，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或female）。
数据格式：CSV格式，文件名为voice.csv，便于数据分析与模型训练。数据已进行特征提取，可以直接用于机器学习任务。
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、性别识别等领域的学术研究，例如语音特征重要性分析、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、身份验证等应用中，提升语音交互的智能化水平。
决策支持：支持语音识别系统的设计与优化，有助于提升语音识别的准确性和鲁棒性。
教育和培训：作为语音处理、机器学习相关课程的教学案例，帮助学生理解语音特征提取和分类方法。
此数据集特别适合用于探索语音特征与性别之间的关系，构建语音性别识别模型，并评估不同特征组合对模型性能的影响。
