摘要：音乐情感物联网多模态数据集是一个面向音乐情感识别、情感计算和智能表演分析研究的综合型多模态数据集。
数据集概述
音乐情感物联网多模态数据集是一个面向音乐情感识别、情感计算和智能表演分析研究的综合型多模态数据集。该数据集包含4000条记录和42个特征字段，融合了音乐音频信号、表演者面部与手势信息、生理传感器数据、物联网环境参数以及图结构特征，用于分析音乐表演过程中的情绪表达与变化规律。数据覆盖不同音乐表演场景，能够支持情感分类、多模态融合分析以及基于人工智能的音乐情绪理解研究。
数据结构与关键特征
该数据集包含图像与动作特征、音频特征、生理与物联网特征、表演环境特征以及图网络特征五大类信息。图像和手势特征包括面部地标密度、眼动强度、嘴部开合度、头部运动评分和手势表达评分，用于描述表演者外部情绪表现；音频特征包括色度STFT、频谱质心、频谱带宽、过零率、节拍数、音频能量、效价评分和唤醒度评分，用于分析音乐本身的情感属性；生理和物联网特征包括心率、HRV、皮肤电导率、呼吸频率、体温、血氧饱和度、压力指数和疲劳评分等，用于反映表演者的生理状态。此外，数据还包含舞台灯光、观众噪声、环境温湿度、无线通信延迟、图连接评分、注意力权重和节点重要性等信息。目标变量为 Emotion_Class，包括快乐、悲伤、愤怒、恐惧、中立、惊讶和放松七种情绪类别。
应用价值与研究方向
该数据集可应用于多模态人工智能、音乐信息检索、情感计算和智能交互系统研究。基于该数据集，可开展音乐情绪识别、表演状态分析、情感预测、多模态特征融合以及基于图神经网络的情绪建模等研究。结合深度学习、Transformer、图神经网络和物联网分析技术，可以进一步构建智能音乐推荐系统、沉浸式音乐体验平台、虚拟表演分析系统以及实时情绪感知应用，为智慧娱乐、人机交互和数字艺术智能化发展提供数据支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-412
文件大小：1.8G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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