增强型多模态情感识别数据集EnhancedMulti-modalEmotionRecognitionDataset-alexandreazouri

数据来源：互联网公开数据

标签：情感识别，多模态，数据集，语音，文本，视频，机器学习，人工智能

数据概述：该数据集包含增强的多模态情感识别数据，旨在提升情感分析的准确性和鲁棒性。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但包含了多种情感表达的样本。地理范围：数据来源多样，涵盖不同文化背景和语言环境下的情感表达。数据维度：数据集包含语音、文本和视频三种模态的数据。语音数据包括音频文件和相应的转录文本；文本数据包含了情感相关的文字描述；视频数据包含了面部表情和肢体动作。每种模态数据都标注了情感类别（如喜悦、悲伤、愤怒等）和情感强度。数据格式：数据提供多种格式，包括音频（如 WAV）、文本（如 TXT）和视频（如 MP4），以及标注文件（如 CSV 或 JSON），方便进行多模态数据的融合与分析。来源信息：数据集可能来源于公开的学术研究、社交媒体内容、影视作品片段等，并经过了标注和增强处理。该数据集适合用于情感识别、多模态学习和机器学习等领域的研究和应用，特别是在跨模态情感分析、情感强度预测等方面具有重要价值。

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：适用于情感分析、多模态学习、跨模态情感识别等学术研究，如探索不同模态信息融合方法、情感识别模型的优化等。行业应用：可以为人机交互、智能客服、社交媒体分析等行业提供数据支持，特别是在情感识别和用户体验优化方面。决策支持：支持情感分析在产品设计、市场营销等领域的决策制定，帮助企业更好地了解用户需求和情感反馈。教育和培训：作为人工智能、机器学习及情感计算课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感识别、多模态数据处理等技术。此数据集特别适合用于探索多模态情感表达的规律与特征，帮助用户实现更精准的情感识别、情感强度预测等目标，为情感分析技术的发展和应用提供数据支持。