语音情感识别特征数据集SpeechEmotionRecognitionFeatureDataset-diptinarzary
数据来源：互联网公开数据
标签：语音情感识别, 情感分析, 语音信号处理, MFCC, 机器学习, 情感分类, 语音特征, 深度学习
数据概述：
该数据集包含从不同说话人录制的语音数据中提取的特征，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信息，可视为静态语音特征集合。
地理范围：数据来源未明确标注地域信息，可视为通用语音情感特征。
数据维度：数据集包含多个语音特征，包括：MFCC（梅尔频率倒谱系数）、ENERGY（能量）、ZCR（过零率）、LPCC（线性预测倒谱系数）、PITCH（基频）、Formant_Extraction（共振峰提取）、Tempo_beat_extraction（节奏节拍提取）、Tonnetz_extraction（音调网络提取），以及CLASS（情感标签，表示语音的情感状态，如“No Stressed”和“Stressed”）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset8.csv，包含多个特征列和情感类别标签，便于特征分析和模型训练。
来源信息：数据来源于语音情感识别相关的研究或公开数据集，已提取了语音特征并进行了结构化处理。
该数据集适合用于语音情感识别、情感分析和语音信号处理等相关领域的研究。
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：适用于语音情感识别、情绪识别、人机交互等领域的学术研究，如不同特征对情感分类影响的研究。
行业应用：为智能语音助手、情感分析软件、心理健康评估系统等提供数据支持，特别是在情感识别模型训练和性能评估方面。
决策支持：支持在语音交互场景下的用户情绪分析，例如改善客户服务体验或优化产品推荐。
教育和培训：作为语音信号处理、机器学习和人工智能课程中的实训数据，帮助学生和研究人员理解语音特征提取和情感分类。
此数据集特别适合用于探索不同语音特征与情感状态之间的关联，帮助用户构建和评估语音情感识别模型，实现情感状态的自动判断和分析。
