视频与音频数据集-情绪音频 (crema-d)

文本图像视频音频视频文本到文本音频分类语音识别科学/学术代码/编程英语100K–1M更新时间 2026·07·08
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数据集简介

主要数据内容包括: 大规模情感语音与视频多模态数据资源 包含演员表演的语音、面部表情与视频数据 覆盖愤怒、快乐、悲伤、恐惧、中性等多类别情绪标签 提供音频、视频与文本对应的情感标注数据 包含不同语气、强度与表演方式的情绪表达数据 支持音频与视觉联合情感识别研究的数据资源 多说话人、多场景英语情绪语音数据集 (github.com) 支持的能力方向包括: 情感识别(Emotion Recognition)模型训练 语音情感分析(Speech Emotion Recognition) 多模态情绪理解与行为分析 Audio-Visual 情感识别训练 情感语音生成与情绪建模 表情识别与人机交互研究 多模态语音与视频理解任务训练 (github.com) 适用于: 情感 AI 模型研发 语音识别与情绪分析研究 数字人与智能助手训练 多模态音视频模型训练 人机交互与行为分析场景 Benchmark 评测与算法验证 情感计算与生成式 AI 研究

数据质量

记录时效性

按需更新

记录结构化

NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet,支持定制化

记录云交付

Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive

记录标准化

为保证数据的一致性与可用性,数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理,包括:(1)单位标准化:统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位;(2)格式标准化:统一日期、时间、数值字段的表示格式;(3)文本清洗:去除 HTML 标签、多余空格及异常字符;(4)字段规范化:统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性,便于后续分析与建模。

记录代表性

数据覆盖全量业务场景,样本均衡,具备行业代表性

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