语音情感识别特征数据集SpeechEmotionRecognitionFeatureDataset-qq1623620766
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 情感分析, 机器学习, 特征提取, 语音信号处理, 多模态, 开源数据集, CASIA
数据概述：
该数据集包含从语音情感识别项目中提取的特征数据，用于训练和评估语音情感识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可以推断为静态数据集，用于模型训练和测试。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测是通用的语音情感数据，不限定特定国家或地区。
数据维度：数据集包括多种特征，如：
标签（label）：代表语音的情感类别。
300+个特征列：这些列代表从语音信号中提取的各种特征，可能包括音频信号的声学特征、频谱特征等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_opensmile_casia.csv等，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于语音情感识别项目，可能包含了来自CASIA数据集的语音数据，并使用Librosa、OpenSMILE等工具提取特征。
该数据集适合用于语音情感识别、特征工程和机器学习模型训练。
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、声学特征分析、情感计算等领域的学术研究。
行业应用：为人工智能、语音交互、情感计算等行业提供数据支持，例如情感分析、智能客服等。
决策支持：支持在情感识别相关的产品和应用中进行决策，如个性化推荐、情绪监测等。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解语音情感识别的流程。
此数据集特别适合用于探索语音特征与情感类别之间的关系，帮助用户构建和优化语音情感识别模型，提升识别准确率。
