阿拉伯语语音情感识别数据集ArabicSpeechEmotionRecognitionDataset-yehiahany

数据来源：互联网公开数据

标签：语音识别, 情感分析, 阿拉伯语, 语音情感, 声音信号处理, 机器学习, 多模态, 音频数据

数据概述：该数据集包含来自多个来源的阿拉伯语语音数据，记录了不同说话者的语音及其对应的情感标签。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语音数据集。地理范围：数据可能来源于多个阿拉伯语国家或地区，具体来源未明确。数据维度：包括"Audio Path"（音频文件路径）、"Transcript"（语音转录文本）、"Gender"（说话者性别）、"Age"（说话者年龄）、"Mood"（情感标签）、"Accent"（口音）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为combined_csv_preprocessed.csv，便于数据处理和特征提取。来源信息：数据来源多样，经过预处理，包含了语音文件路径及对应的文本转录、说话者信息和情感标注。该数据集适合用于语音情感识别、语音转录、多模态情感分析等相关研究。

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：适用于语音情感识别、自然语言处理、多模态学习等领域的学术研究，例如情感分析、情绪识别、声纹识别等。行业应用：为语音助手、智能客服、情感分析软件等产品提供数据支持，尤其在阿拉伯语语音处理方面具有重要价值。决策支持：支持企业在客户服务、市场调研等领域进行情感分析，从而优化决策。教育和培训：作为语音处理、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情感识别的技术原理和应用。此数据集特别适合用于探索阿拉伯语语音的情感表达规律，提升语音情感识别模型的准确性和鲁棒性。