ChiSER-5: 中文语音情感识别数据集

简介 (Introduction)

ChiSER-5 是一个用于中文语音情感识别任务的小型数据集。它旨在为研究者和开发者提供一个基础的、易于上手的资源，用于初步探索和测试中文语音情感分类模型。

该数据集包含了五个基本的情感类别，每个类别包含100条中文语音样本。

总时长35分钟，平局4秒，采样率16kHZ，位深度16bit

情感类别 (Emotion Categories):

*   高兴 (Happy)
*   伤心 (Sad)
*   生气 (Angry)
*   中性 (Neutral)
*   惊喜 (Surprise)

样本数量 (Number of Samples):

每个情感类别: 100 条语音样本
总计: 500 条语音样本

许可证 (License)

本数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) 进行许可。

这意味着您可以自由地：

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更多详情请参阅 Creative Commons Attribution 4.0 International License。

数据集的 ZIP 文件解压后，包含以下结构：

ChiSER-5/
├── happy/
│   ├── happy_001.wav
│   ├── happy_002.wav
│   └── ...
├── sad/
│   ├── sad_001.wav
│   └── ...
├── angry/
│   └── ...
├── neutral/
│   └── ...
└── surprise/
    └── ...

使用 Python 加载数据集

from datasets import load_dataset

dataset_name = "ChiSER-5/ChiSER-5"
try:
    dataset = load_dataset(dataset_name)
    print(f"'{dataset_name}'")
    print(dataset)

    if 'train' in dataset:
        example = dataset['train'][0]
        for key, value in example.items():
            if key == 'audio' and isinstance(value, dict) and 'array' in value:
                 print(f"  {key}: ( sampling_rate：{value.get('sampling_rate', 'N/A')}, len: {len(value['array'])})")
            else:
                print(f"  {key}: {value}")

except Exception as e:
    print(f"'{dataset_name}' load_fault: {e}")

audio audioduration (s) 0.64 54.9