情感识别语音特征分析数据集EmotionRecognitionSpeechFeatureAnalysis-heejuoh
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 语音识别, 情绪识别, 音频特征, 机器学习, 数据分析, 情感分类, 语音信号处理
数据概述：
该数据集包含来自公开语音库的音频数据，记录了基于语音的情感识别特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语音特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但特征提取具有通用性，可适用于全球范围内的情感分析研究。
数据维度：数据集包含id，以及多个语音特征，包括：
情感均值：emotion_angry_mean、emotion_disgust_mean、emotion_fear_mean、emotion_happy_mean、emotion_sad_mean、emotion_surprise_mean、emotion_neutral_mean，分别表示不同情感的平均值。
F0基频相关特征：F0semitoneFrom275Hz_sma3nz_amean_mean、F0semitoneFrom275Hz_sma3nz_stddevNorm_mean等，反映语音基频的均值、标准差、分位数等信息。
响度相关特征：loudness_sma3_amean_mean、loudness_sma3_stddevNorm_mean等，反映语音响度的均值、标准差、分位数等信息。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和sample_submission.csv三个文件，分别用于测试、训练和提交。
数据来源未明确，但特征提取经过标准化处理，方便机器学习模型训练。
该数据集适合用于情感识别、语音情感分析和情绪状态预测等领域的研究。
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：适用于语音情感识别、情感计算等领域的研究，如情感分类模型的构建、特征重要性分析等。
行业应用：为智能客服、情绪识别系统、人机交互等行业提供数据支持，例如在语音助手、心理健康评估等方面的应用。
决策支持：支持情感分析相关的决策制定，例如在市场调研中分析消费者情绪，或在教育领域中评估学生的学习状态。
教育和培训：作为机器学习、语音信号处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感识别的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索语音特征与情感表达之间的关系，帮助用户构建情感识别模型，提升情感识别的准确性和鲁棒性。
