视频与音频数据集-情绪音频
包含语音、面部表情与视频,覆盖多种情绪类别,支持情感识别、音视频理解和多模态行为分析。
0 条数据更新时间 2026-06-08
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
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