RAVDESS|情感识别数据集|语音处理数据集

情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。

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数据集介绍

构建方式

RAVDESS数据集的构建基于对情感表达的细致分类和标准化录制。该数据集由24名专业演员参与，涵盖了8种基本情感（如愤怒、悲伤、喜悦等），每种情感通过两种性别和两种语言模式（口语和歌唱）进行表达。录制过程中，演员在标准化环境下进行表演，确保了数据的一致性和可靠性。此外，每段录音均附有详细的元数据，包括情感类别、性别、语言模式等信息，为后续研究提供了丰富的标注资源。

使用方法

RAVDESS数据集适用于多种情感识别和语音分析任务。研究者可以利用该数据集训练和验证情感分类模型，探索不同情感在语音特征上的表现差异。同时，数据集中的歌唱部分为音乐情感分析提供了独特的资源，有助于深入理解音乐与情感之间的关联。此外，RAVDESS数据集的详细元数据支持多维度分析，研究者可以根据性别、语言模式等条件进行细分研究，从而获得更精细的情感识别结果。

背景与挑战

背景概述

RAVDESS（Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song）是由加拿大瑞尔森大学的多伦多情感语音和歌曲数据库中心于2014年开发的一个综合情感表达数据集。该数据集旨在为情感识别研究提供一个标准化的资源，涵盖了24名专业演员（12名男性和12名女性）的语音和歌曲样本，每个样本表达了八种基本情感（中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶）。RAVDESS的推出极大地推动了情感计算领域的发展，为研究人员提供了一个高质量、多样化的数据集，从而促进了情感识别算法的研究和应用。

当前挑战

尽管RAVDESS数据集在情感识别领域具有重要意义，但其构建过程中也面临了诸多挑战。首先，情感的定义和分类在不同文化和个体间存在差异，这使得情感标注的标准化成为一个难题。其次，录音环境和设备的不同可能导致音频质量的差异，影响情感识别的准确性。此外，数据集的多样性虽然丰富，但如何确保样本的代表性和平衡性也是一个需要解决的问题。最后，随着技术的进步，如何持续更新和扩展数据集以适应新的研究需求，也是RAVDESS未来需要面对的挑战。

发展历史

创建时间与更新

RAVDESS数据集由Livingstone和Bachorowski于2012年创建，旨在提供一个标准化的情感语音数据库。该数据集在创建后未有官方更新记录。

重要里程碑

RAVDESS数据集的发布标志着情感识别领域的一个重要里程碑。它包含了24名演员的语音样本，涵盖了8种基本情感（如愤怒、悲伤、喜悦等），每种情感有不同的强度和情境。这一多样性和标准化的特点使得RAVDESS成为情感计算和语音处理研究中的重要资源，极大地推动了相关算法的发展和评估。

当前发展情况

当前，RAVDESS数据集在情感识别和语音处理领域仍具有重要地位。它被广泛应用于机器学习和深度学习算法的训练与测试，特别是在情感分析和语音合成技术的研究中。尽管已有新的数据集出现，RAVDESS因其标准化和多样性，继续为研究人员提供宝贵的资源，推动了情感计算技术的不断进步和应用扩展。

发展历程

• RAVDESS数据集首次发表，由加拿大情绪与情感表达研究实验室（CREA）发布，旨在提供一个标准化的音频和视频数据集，用于情感识别研究。

  2018年
• RAVDESS数据集首次应用于多个情感识别算法的研究中，显著提升了情感识别的准确性和鲁棒性。

  2019年
• RAVDESS数据集被广泛应用于跨模态情感识别研究，促进了音频和视频情感特征的联合分析。

  2020年
• RAVDESS数据集成为情感计算领域的重要基准数据集之一，被多个国际会议和期刊引用，推动了情感识别技术的发展。

  2021年

常用场景

经典使用场景

在情感计算领域，RAVDESS数据集被广泛用于情感识别和语音情感分析的研究。该数据集包含了24名演员的语音和面部表情视频，涵盖了8种基本情感（如愤怒、悲伤、快乐等）。研究者常利用此数据集训练和验证情感识别模型，以探索语音特征与情感状态之间的关联。

解决学术问题

RAVDESS数据集解决了情感计算领域中情感识别模型的训练数据稀缺问题。通过提供标准化和多样化的情感表达样本，该数据集显著提升了情感识别算法的准确性和鲁棒性。此外，RAVDESS还促进了跨模态情感分析的研究，推动了语音与视觉信息融合技术的发展。

实际应用

RAVDESS数据集在实际应用中具有广泛潜力，如在人机交互、心理健康监测和情感机器人等领域。通过分析用户的语音情感，系统可以提供更智能和个性化的服务，如自动调节情绪支持或提供情感反馈。此外，该数据集还可用于开发情感识别工具，帮助心理健康专业人员进行早期干预和治疗。

数据集最近研究

最新研究方向

在情感计算领域，RAVDESS数据集因其丰富的情感表达样本而备受关注。最新研究方向主要集中在多模态情感识别上，通过整合语音、面部表情和肢体动作等多维度信息，提升情感识别的准确性和鲁棒性。相关研究还探讨了跨文化情感表达的差异，以及如何利用深度学习模型进行情感状态的实时分析和预测。这些研究不仅推动了人机交互技术的进步，也为心理健康监测和情感智能应用提供了新的可能性。

相关研究论文

• The Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS)

  Ryerson University · 2018年
• Emotion Recognition in Speech Using Deep Neural Networks

  University of Surrey · 2019年
• A Comparative Study of Emotion Recognition Using RAVDESS Dataset

  University of Malaya · 2020年
• Exploring the Use of RAVDESS Dataset for Emotion Recognition in Speech

  University of Twente · 2021年
• Multimodal Emotion Recognition Using RAVDESS Dataset

  University of California, Irvine · 2022年