语音情感识别MFCC特征数据集SpeechEmotionRecognitionMFCCFeatures-notap10
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 情感分析, MFCC特征, 机器学习, 语音信号处理, 数据预处理, 情感分类, 音频特征
数据概述：
该数据集包含基于语音信号提取的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，用于语音情感识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语音特征数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用情感识别模型训练。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一种语音样本，并提取了MFCC特征。每个CSV文件都包含了14个MFCC系数，以及对应的时间序列数据。
数据格式：CSV格式，每个文件包含14个MFCC系数（Und: 0-13），数据经过预处理，适合直接用于机器学习模型训练。
来源信息：数据来源于公开的语音情感识别研究项目，已进行MFCC特征提取处理。
该数据集适合用于语音情感识别、情感分类等研究和应用。
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、音频信号处理、机器学习等领域的研究，例如情感识别模型的构建与优化。
行业应用：可为智能客服、情感分析系统、语音交互界面等应用提供数据支持。
决策支持：支持在人机交互、心理健康分析等领域进行决策。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生理解MFCC特征提取和情感识别的流程。
此数据集特别适合用于探索MFCC特征在不同情感状态下的分布规律，以及构建基于MFCC特征的情感识别模型，从而实现对语音情感的自动分析和识别。
