情感分析语音数据集SentimentAnalysisAudioDataset-abdelrahmanahmed3
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 语音识别, 抑郁症, 文本分析, 多模态数据, 机器学习, 情感识别, 心理健康
数据概述：
该数据集包含来自DAIC-WOZ（Diagnostic and Interview Context）项目的语音数据，记录了患者的语音记录及其对应的文本转录和情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语音数据集使用。
地理范围：数据来源于DAIC-WOZ项目，涵盖了参与者在访谈中的语音数据。
数据维度：数据集包括“ID”（唯一标识符）、“label”（情感标签，如抑郁程度）、“file_path”（音频文件路径）、“text”（语音转录文本）和“response”（访谈中的回应）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个以"Flash-"开头的CSV文件，每个文件包含不同的语音数据片段或特征。
来源信息：数据来源于DAIC-WOZ项目，提供了语音、文本和情感标签等多模态数据，适合用于情感分析和心理健康相关的研究。
该数据集适合用于情感分析、语音识别、自然语言处理和心理健康相关的研究和应用。
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：适用于心理学、语言学和计算机科学交叉领域的学术研究，例如抑郁症检测、情感识别、语音特征分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在心理健康评估、智能语音助手、情绪识别系统等方面。
决策支持：支持心理健康领域的临床诊断辅助、患者关怀和治疗方案的个性化制定。
教育和培训：作为语音识别、情感分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和语音处理技术。
此数据集特别适合用于探索语音特征与情感状态之间的关系，帮助用户构建情感识别模型，提升对心理健康的理解和支持。
