语音性别识别特征数据集VoiceGenderRecognitionFeatureDataset-mohammadazeemkha
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，音频分析，数据挖掘，特征工程，二分类
数据概述：
该数据集包含语音样本的声学特征，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：数据未标明具体时间，通常被视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，适用于通用语音性别识别研究。
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（谱平坦度），mode（众数），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（基频范围），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，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为语音处理相关的研究或数据集。
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、模式识别等领域的学术研究，例如语音性别识别算法的开发与评估，声学特征对性别判别的贡献分析。
行业应用：可用于语音助手、语音控制系统、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：支持语音相关的产品开发和优化，促进语音技术的商业化应用。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解语音特征提取和性别分类。
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联，帮助用户构建和优化语音性别识别模型，提升识别准确率。
