多模态情感分析视频数据集_Multimodal_Emotion_Analysis_Video_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 多模态, 视频分析, 语音识别, 计算机视觉, 文本分析, 情感识别, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自视频评论的多模态数据，记录了用户对不同主题视频的评论内容，并结合了音频、视频和文本信息，用于情感分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地域信息，但内容涉及多种语言，如西班牙语等。
数据维度：数据集包含音频文件（.wav），视频文件（.mp4），文本转录（.trs, .csv），以及多模态特征（音频特征，视觉特征）。数据包括：
音频特征：如 pcm_intensity, pcm_loudness, MFCCs, LSP频率, pcm_zcr, voiceProb, F0, F0env, pcm_RMSenergy等。
视频转录：包括起始时间、结束时间、语音内容（Speech/transcription）和情感标注（sentimentAnnotations）。
数据格式：数据以多种格式提供，包括音频的.wav格式，视频的.mp4格式，文本转录的.trs和.csv格式，以及csv格式的多模态特征文件，便于多模态数据融合分析。
来源信息：数据来源于公开的视频评论，并经过了转录和特征提取处理。
该数据集适合用于多模态情感分析、语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域的研究。
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：适用于情感分析、多模态学习、语音识别、视频理解等方向的学术研究，如跨模态情感预测、情感识别模型构建等。
行业应用：可以为内容推荐、广告分析、用户行为分析等行业提供数据支持，特别是在理解用户对视频内容的真实情感反馈方面。
决策支持：支持产品评价、市场调查和用户体验研究，帮助企业了解用户情感并优化产品和服务。
教育和培训：作为多模态情感分析、机器学习、深度学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解多模态数据处理和情感识别技术。
此数据集特别适合用于探索不同模态信息（音频、视频、文本）之间的关联性，并构建更准确的情感预测模型，从而帮助用户提升对情感分析和理解能力。
