情感分析对话语音数据集_Dialogue_Emotion_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 语音识别, 对话分析, 情绪识别, 文本情感, 语音情感, 多模态, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自情景对话的语音数据，记录了对话中每个语句的情感、说话者信息以及时间戳。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：数据来源未明确，但对话内容涉及日常交流场景，可能来源于不同国家或地区。
数据维度：数据集包括语音文件（.mp3格式）和对应的结构化文本信息，文本信息包含以下字段：
Sr No.：语句的序号。
Utterance：语句的文本内容。
Speaker：说话者。
Emotion：语句的情感标签（如neutral, surprise等）。
Sentiment：语句的情感极性（如positive, negative等）。
Dialogue_ID：对话的唯一标识符。
Utterance_ID：语句在对话中的唯一标识符。
Season：所属剧集季数。
Episode：所属剧集集数。
StartTime：语句的开始时间。
EndTime：语句的结束时间。
数据格式：数据以.mp3格式的语音文件和CSV格式的文本文件（train_sent_emo.csv, dev_sent_emo.csv, test_sent_emo.csv）提供，便于语音处理和文本分析。数据集分为训练集、开发集和测试集。
该数据集适合用于情感识别、情绪分析、语音情感识别等领域的研究。
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、语音识别、自然语言处理等多学科交叉研究，例如情感分类、情绪识别、多模态情感分析等。
行业应用：可以为语音助手、智能客服、情感分析系统等提供数据支持，例如优化对话交互体验、提升情感识别准确度。
决策支持：支持情绪分析在市场调研、舆情分析等领域的应用，帮助企业了解用户反馈，优化产品和服务。
教育和培训：作为语音处理、情感分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索对话中情感表达的规律，提升情感识别模型的性能，并应用于各种需要理解人类情感的场景。
