情感语音多模态分析数据集MultimodalEmotionalSpeechAnalysisDataset-joostyoshi
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 语音识别, 多模态, 情绪识别, 语音特征, 视频分析, 机器学习, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的情感语音数据，结合了语音信号、文本信息、视频信息和人口统计学特征，旨在用于情感识别和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源多样，涵盖了不同说话者和录制环境。
数据维度：数据集包含了多种模态数据，包括：
语音数据：原始音频文件，以及通过OpenSmile工具提取的声学特征（如基频、响度、MFCC等）。
文本数据：与语音相关的文本转录。
视频数据：部分数据包含视频，可用于面部表情分析。
人口统计学数据：演员的年龄、性别、种族和民族等。
数据格式：主要为CSV格式，方便数据分析和处理。部分数据可能包含音频文件（未在结构化文件字段中体现）。
来源信息：数据来源于公开的情感语音数据集，如BEASC、CREMA-D、EmoDB等，并经过了整合和预处理。
该数据集适合用于情感识别、多模态数据融合、语音特征分析等研究。
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：适用于情感计算、语音情感识别、多模态情感分析等领域的学术研究，例如探索不同情感表达方式的差异，以及不同模态数据之间的关联。
行业应用：可以为智能客服、情绪识别系统、情感分析软件等提供数据支持，有助于提升用户体验和产品智能化水平。
决策支持：可以用于分析用户情绪，支持市场调研、产品反馈分析等决策，帮助企业更好地了解用户需求。
教育和培训：作为情感计算、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相关的理论和技术。
此数据集特别适合用于探索情感表达的多模态特征，并构建准确的情感识别模型，从而实现更智能、更人性化的交互体验。
