语音性别识别特征分析数据集VoiceGenderRecognitionFeatureAnalysis-roaamaged
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 性别识别, 特征工程, 机器学习, 数据分析, 声音特征, 信号处理, 数据集
数据概述：
该数据集包含从不同语音样本中提取的语音特征数据，记录了与语音性别相关的多种声学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态的语音特征快照数据集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，可视为通用语音特征。
数据维度：数据集包含多个语音特征，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）、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）等，以及label（性别标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为voice.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于语音信号处理相关的研究或公开项目，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于语音性别识别、语音信号分析、机器学习模型训练等领域。
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、人工智能等领域的学术研究，如语音性别识别算法的改进、语音特征重要性分析等。
行业应用：可应用于智能语音助手、语音社交平台、身份验证系统等，提高语音交互的准确性和用户体验。
决策支持：支持语音分析相关的产品开发和优化，例如语音转文本技术的改进。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解语音特征提取、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索语音特征与性别之间的关系，帮助用户构建和优化语音性别识别模型，实现性别分类等目标。
