语音识别声学特征分类数据集SpeechRecognitionAcousticFeatureClassification-sherykhanpsl
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 声学特征, 特征工程, 机器学习, 分类任务, 数据分析, 信号处理, 模式识别
数据概述：
该数据集包含从语音信号中提取的声学特征，用于语音识别相关的分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，可视为通用语音特征数据集。
数据维度：数据集包含多个声学特征（F1, F2, F7, F11, F17, F18, F21, F22, F27, F30, F31, F37, F38, F41, F42, F47, F50, F51, F55, F60, F61, F62, F67, F81, F82, F87, F101, F102, F107）以及对应的类别标签“Predict”。
数据格式：CSV格式，文件名为Preprocess_10_Second_Feature_Vector.csv，方便数据分析和建模。数据已进行预处理，包含30个浮点型特征和1个类别标签。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行特征提取和预处理。
该数据集适合用于语音识别、声学建模和机器学习算法的训练与评估。
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：适用于语音识别、声音事件检测等领域的学术研究，例如声学特征对语音分类的影响研究。
行业应用：可以为语音助手、语音控制、语音搜索等产品提供数据支持，尤其是在声学模型训练和性能优化方面。
决策支持：支持语音技术相关的产品开发和技术选型，以及对不同特征组合的评估分析。
教育和培训：作为语音识别、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生深入理解声学特征和分类方法。
此数据集特别适合用于探索不同声学特征对语音分类的影响，以及构建和优化语音识别模型，帮助用户实现语音识别准确率的提升。
