情感语音分析预处理数据集EmotionSpeechAnalysisPre-processedDataset-ashmani999
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 语音分析, 情感标注, 语音信号, 情绪识别, 预处理, 情感状态, 音频分析
数据概述：
该数据集包含经过预处理的语音数据，记录了语音片段的起止时间、对应的音频文件、以及情感标签和情感维度评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的语音情感分析资源。
地理范围：数据来源未明确，但情感分析具有普适性，可用于不同文化背景下的情感研究。
数据维度：
start_time: 语音片段的起始时间点（单位未定，可能为毫秒）。
end_time: 语音片段的结束时间点（单位未定，可能为毫秒）。
wav_file: 对应的音频文件名。
emotion: 情感标签，如“neu”（中性），“xxx”（未标注或不确定）。
val: 情感维度“效价”（valence）的评分，数值表示情感的积极或消极程度。
act: 情感维度“激活度”（activation）的评分，数值表示情感的活跃程度。
dom: 情感维度“支配度”（dominance）的评分，数值表示个体对情感的控制程度。
数据格式：CSV格式，文件名为PRE-PROCESSEDcsv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开的语音情感数据集，经过预处理，提取了语音片段的关键信息。
该数据集适合用于情感识别、语音分析、情感状态预测等研究。
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：适用于语音情感识别、情感计算、人机交互等领域的研究，如情感分类、情感强度分析等。
行业应用：可以为智能客服、情感分析软件、语音助手等产品提供数据支持，用于提升情感识别的准确性。
决策支持：支持在心理健康、教育等领域进行情感状态的监测和评估。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生理解情感识别的基本原理和方法。
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，从而构建情感识别模型，提升情感分析的精度。
