情感语音识别多模态数据集_Multimodal_Emotion_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 语音识别, 图像识别, 多模态, 情绪分析, 深度学习, 音频特征, 图像特征
数据概述：
该数据集包含语音、图像及其对应的标注情感信息，用于情感语音识别与多模态情感分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为通用情感表达，不具有地域特异性。
数据维度：数据集包含音频文件（.wav）、图像文件（.png）和对应的CSV文件，其中CSV文件包含文件名（file_name）和情感标签（emotion）。此外，每个音频文件对应一个CSV文件，其中包含音频的特征数据。
数据格式：数据以多种格式提供，包括音频文件（.wav）、图像文件（.png）和CSV文件。CSV文件包含文件名和情感标签，每个音频文件对应一个CSV文件，包含音频特征数据，便于多模态数据融合和分析。
来源信息：数据集的来源未明确，但数据经过组织和预处理，可直接用于情感识别模型的训练和评估。
该数据集适合用于情感语音识别、图像情感分析和多模态情感分析等领域的研究。
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：适用于情感计算、人工智能、语音识别、图像识别等领域的学术研究，例如多模态情感融合、情感分类模型构建、不同情感表达方式的研究等。
行业应用：为智能客服、情感分析系统、情绪监测应用等行业提供数据支持，尤其适用于提升人机交互的智能化水平。
决策支持：支持情感分析在市场调查、用户体验分析等方面的应用，帮助企业更好地理解用户需求和情感反馈。
教育和培训：作为人工智能、语音处理、计算机视觉等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉多模态数据处理和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索不同模态数据在情感识别中的作用，以及构建更准确、更鲁棒的情感识别模型，从而提升人工智能系统的情感理解能力。
