情绪识别语音数据集_Emotion_Recognition_Voice_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 情感分析, 情绪识别, 抑郁症, 声音特征, 机器学习, 情感计算, 音频分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的语音数据，主要用于情绪识别研究，特别是针对抑郁症患者的语音特征分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注录制时间，可视为一个静态语音样本集合。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但可用于全球范围内的情绪识别模型训练。
数据维度：数据集包含语音样本的索引（index）、情绪标签（label，如depression）、语音持续时间（duration，单位可能为秒）、说话者性别（gender，f代表女性，m代表男性）以及数据划分（fold，train、test、valid分别代表训练集、测试集和验证集）。同时包含大量.npy格式的语音数据，每个.npy文件可能对应一个语音样本的特征表示。
数据格式：数据集主要包含两种格式，labels.csv文件为CSV格式，提供结构化的元数据信息；语音数据以.npy格式存储，便于音频特征提取和分析。数据已进行基本的预处理，如标准化和清洗，以确保数据质量。
该数据集特别适合用于情绪识别、情感分析、语音特征提取以及抑郁症检测等研究。
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：适用于心理学、语音信号处理、机器学习等领域的学术研究，如基于语音特征的抑郁症诊断模型构建、情绪识别算法的开发与优化等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在心理健康评估、远程诊断等领域。
决策支持：支持临床医生进行抑郁症的辅助诊断，以及相关治疗方案的个性化定制。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解语音情感分析。
此数据集特别适合用于探索语音特征与情绪状态之间的关系，帮助用户实现对情绪状态的自动识别和分析。
