多模态情感识别音频与特征数据集MultimodalEmotionRecognitionAudioandFeaturesDataset-sourabhcharlie
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 音频特征, 机器学习, 多模态, 语音分析, 情绪分析, 数据集, 深度学习
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的特征，以及对应的标签，用于情感识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通常为通用情感表达。
数据维度：数据集包含162个特征列，其中前161列为从音频中提取的特征，最后一列为情感标签（labels）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_final.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但其结构和特征类型表明其适用于情感识别研究。该数据集适合用于情感识别模型的构建和评估。
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：适用于情感计算、语音情感识别、多模态情感分析等领域的学术研究。
行业应用：可为智能客服、情感分析软件、人机交互系统等提供数据支持，用于提升用户体验。
决策支持：支持对用户情绪的实时监测和分析，辅助相关领域的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和情感计算课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感识别。
此数据集特别适合用于探索音频特征与情感标签之间的关系，帮助用户构建和优化情感识别模型，实现情感状态的自动识别。
