语音性别识别特征分析数据集VoiceGenderRecognitionFeatureAnalysisDataset-ugurinanmaz
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 性别分类, 语音特征, 机器学习, 音频分析, 数据挖掘, 声音信号, 特征提取
数据概述：
该数据集包含从不同个体录制的语音数据中提取的语音特征，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：数据来源未明确标注地理位置，一般认为涵盖多种口音和语音特征。
数据维度：数据集包含多个语音特征，包括平均频率（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）、语音频率模式（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）、模式索引（modindx）以及标签（label）。
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：数据来源于公开的机器学习数据集，用于语音信号处理和性别识别研究。
该数据集适合用于语音信号处理、机器学习和模式识别等领域的学术研究和技术应用。
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、机器学习和模式识别等领域的学术研究，例如语音特征分析、性别识别算法开发、语音情感分析等。
行业应用：可以为语音助手、语音聊天机器人、身份验证系统等提供数据支持，特别是在语音性别识别、用户画像分析等方面。
决策支持：支持语音相关的产品设计和用户体验优化，例如个性化语音交互、语音控制设备等。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解语音特征提取和性别识别原理。
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，提升识别准确率。
