语音性别识别特征数据集VoiceGenderRecognitionFeatureDataset-joshithareddy
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 性别识别, 语音特征, 数据分析, 机器学习, 音频处理, 模式识别, 分类
数据概述：
该数据集包含由语音样本提取的特征，用于训练和评估语音性别识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集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，但语音特征具有普适性，不限定特定地域。
数据维度：数据集包含多个语音特征，如meanfreq（平均频率）、sd（标准差）、median（中位数）、Q25（第一四分位数）、Q75（第三四分位数）、IQR（四分位距）、skew（偏度）、kurt（峰度）、spent（谱熵）、sfm（谱平坦度）、mode（众数）、centroid（质心）、meanfun（平均函数）、minfun（最小函数）、maxfun（最大函数）、meandom（平均基频）、mindom（最小基频）、maxdom（最大基频）、dfrange（基频范围）、modindx（调制指数）等，以及label（性别标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为classification_dataset.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源为互联网公开数据，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于语音信号处理、机器学习和模式识别等领域的研究。
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：可用于语音性别识别算法的开发和评估，以及语音特征对性别判别的贡献分析。
行业应用：可应用于语音助手、智能客服、语音社交等领域，提升用户体验。
决策支持：支持语音分析相关的决策制定和策略优化。
教育和培训：可作为语音识别、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生理解语音特征和性别识别模型。
此数据集特别适合用于研究语音特征与性别的关联，以及构建高效的语音性别识别模型，从而优化人机交互体验。
