音频情感识别特征数据集AudioEmotionRecognitionFeatureDataset-ahmedeabozaid
数据来源：互联网公开数据
标签：音频特征, 情感识别, 机器学习, 声音分析, 情感分类, MFCC, 数据集, 深度学习
数据概述：
该数据集包含从音频信号中提取的特征数据，用于情感识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态音频特征集合。
地理范围：数据来源未明确标注，通常适用于通用情感识别模型训练与测试。
数据维度：数据集包含58个特征列，其中57列为音频特征，例如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等，以及一个名为“label”的标签列，用于指示音频的情感类别。
数据格式：CSV格式，文件名为audio_features.csv，方便数据分析与模型训练。
来源信息：数据集的来源未明确标注，但通常来源于公开的音频情感识别数据集，特征提取方法已预先处理。
该数据集适合用于情感识别模型的构建、音频信号处理以及机器学习算法的验证。
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、音频信号处理和机器学习等领域的学术研究，例如情感识别算法的比较、特征重要性分析等。
行业应用：可用于开发智能语音助手、情绪分析系统、音乐推荐系统等应用，为用户提供个性化的服务。
决策支持：为市场调研、用户体验分析等提供数据支持，帮助企业了解用户的情感反馈。
教育和培训：作为机器学习、人工智能相关课程的实践材料，帮助学生掌握情感识别模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索音频特征与情感类别之间的关系，训练情感分类模型，实现对音频情感的自动识别，并进一步应用于多种实际场景。
