情感语音识别多模态数据集MultimodalEmotionRecognitioninSpeech-joostyoshi
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 语音识别, 多模态, 情感分析, 音频特征, 表情识别, CREMA-D, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的情感语音和相关信息，旨在用于情感语音识别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确地域限制，但可能主要集中在英语使用者的语音数据。
数据维度：数据集包含多种数据模态，包括：
音频数据：语音信号，用于提取声学特征。
文本数据：可能包含语音转录文本。
视频数据：部分数据可能包含面部表情信息。
元数据：如说话者ID、情感标签（喜悦、愤怒、悲伤、中性等）、年龄、性别、种族等。
声学特征：使用OpenSmile工具提取的音频特征，包括基频、响度、频谱通量、MFCC等。
数据格式：主要为CSV格式，包含各种特征提取和元数据。部分文件可能包含音频文件（未在结构化文件字段中直接体现）。
来源信息：数据集整合了CREMA-D等公开数据集，并可能包含其他来源的数据。数据通常经过预处理，例如标准化、特征提取等。
该数据集适合用于情感语音识别、多模态情感分析、语音特征研究等领域。
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、多模态情感分析等学术研究，例如情感分类模型的构建与评估。
行业应用：可以为语音助手、智能客服、情绪监测系统等提供数据支持，用于提升情感识别的准确性和鲁棒性。
决策支持：支持心理健康评估、人机交互优化等领域的决策制定。
教育和培训：作为情感计算、语音信号处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感语音识别的相关技术。
此数据集特别适合用于探索语音特征与情感之间的关系，以及多模态信息融合在情感识别中的作用，帮助用户构建高效的情感识别模型，提升情感分析的精度和泛化能力。
