Datasets:

dynohyuck
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K-FinancialSpeech

label stringclasses 5 values	speaker_id stringclasses 10 values	gender stringclasses 2 values	scenario stringclasses 25 values	scenario_title stringclasses 25 values	script_text stringclasses 125 values	duration float64 1.01 8.67
anger	spk01	male	A1	이체 오류 반복	아니 이게 세 번째인데 왜 계속 오류가 나는 거예요?	4.064
anger	spk01	male	A1	이체 오류 반복	돈은 빠졌는데 안 갔다고요? 그럼 내 돈 어디 간 거예요!	4.912
anger	spk01	male	A1	이체 오류 반복	지금 장난해요? 빨리 확인 좀 해주세요	3.744
anger	spk01	male	A1	이체 오류 반복	한 시간째 이러고 있잖아요 지금	4.048
anger	spk01	male	A1	이체 오류 반복	이게 은행이야 뭐야 진짜	3.392
anger	spk01	male	A2	수수료 부당 청구	아니 이런 수수료 동의한 적 없는데요?	4
anger	spk01	male	A2	수수료 부당 청구	약관에 있으면 다야? 설명도 없이 빼가면 되는 거예요?	4.432
anger	spk01	male	A2	수수료 부당 청구	5만원이 그냥 빠져나갔는데 환불이 안 된다고요?	4.96
anger	spk01	male	A2	수수료 부당 청구	이런 식이면 계좌 다 해지할 거예요	3.456
anger	spk01	male	A2	수수료 부당 청구	아 진짜 어이없네	2.96
anger	spk01	male	A3	카드 도용 의심	해외에서 결제됐다고요? 나 한국인데요 지금!	5.328
anger	spk01	male	A3	카드 도용 의심	3일을 기다리라고? 그 사이에 더 긁히면 어떡해요!	6.08
anger	spk01	male	A3	카드 도용 의심	당장 카드 정지시켜요 지금 바로!	1.776
anger	spk01	male	A3	카드 도용 의심	내가 쓴 게 아니라니까요!	3.184
anger	spk01	male	A3	카드 도용 의심	도대체 보안이 어떻게 된 거야	3.696
anger	spk01	male	A4	대출 약속 번복	승인해놓고 취소하면 어떡하라고요?!	4.032
anger	spk01	male	A4	대출 약속 번복	나 이거 믿고 계약금 넣었단 말이에요!	5.104
anger	spk01	male	A4	대출 약속 번복	이게 사기지 뭐야 진짜	3.12
anger	spk01	male	A4	대출 약속 번복	책임자 나오세요 당장	3.2
anger	spk01	male	A4	대출 약속 번복	계약금 날리면 그 손해는 누가 보상해줘요?	4.528
anger	spk01	male	A5	앱/서비스 장애	앱이 왜 안 돼요 지금? 오늘 자동이체일인데!	5.52
anger	spk01	male	A5	앱/서비스 장애	연체되면 신용등급 책임져줄 거예요?	2.992
anger	spk01	male	A5	앱/서비스 장애	매달 이러잖아요 월급날만 되면	4.32
anger	spk01	male	A5	앱/서비스 장애	카드값 밀리면 어떡하라고 진짜	3.92
anger	spk01	male	A5	앱/서비스 장애	이 은행 진짜 최악이다	2.976
anxiety	spk01	male	B1	보이스피싱 의심 전화	네? 범죄에 연루됐다고요? 저는 아무것도 안 했는데...	6.064
anxiety	spk01	male	B1	보이스피싱 의심 전화	체포 영장이요? 어떡해요 진짜 큰일 났나...	5.952
anxiety	spk01	male	B1	보이스피싱 의심 전화	이거 사기 아닌 거 맞아요?	4.288
anxiety	spk01	male	B1	보이스피싱 의심 전화	어떡하지... 진짜면 어떡하지...	4.8
anxiety	spk01	male	B1	보이스피싱 의심 전화	무서워요 이거 어떻게 해야 해요	4.864
anxiety	spk01	male	B2	알 수 없는 출금	200만원이 빠져나갔어요 새벽에! 저 안 했는데요!	5.488
anxiety	spk01	male	B2	알 수 없는 출금	이거 해킹 당한 건가요? 어떡해요...	5.568
anxiety	spk01	male	B2	알 수 없는 출금	더 빠져나가면 어떡하죠?	4.192
anxiety	spk01	male	B2	알 수 없는 출금	누가 내 계좌를 쓰고 있는 거예요?	4.544
anxiety	spk01	male	B2	알 수 없는 출금	은행 전화해야 하는데 새벽이라 안 받잖아...	5.392
anxiety	spk01	male	B3	투자 급락	15%나 빠졌어... 이거 더 빠지는 거 아니야?	5.904
anxiety	spk01	male	B3	투자 급락	손절해야 하나... 근데 팔면 진짜 손해인데...	4.464
anxiety	spk01	male	B3	투자 급락	어떡하지 전 재산 반인데...	4.032
anxiety	spk01	male	B3	투자 급락	밤새 잠이 안 올 것 같아	3.616
anxiety	spk01	male	B3	투자 급락	팔까 말까... 팔면 후회할 것 같고 안 팔면 더 빠질 것 같고	6.24
anxiety	spk01	male	B4	피싱 링크 클릭	링크 눌렀는데 뭐가 설치된 것 같아요... 어떡해요?	6.144
anxiety	spk01	male	B4	피싱 링크 클릭	계좌 비밀번호가 유출된 건 아니겠죠?	3.584
anxiety	spk01	male	B4	피싱 링크 클릭	지금 바로 폰 초기화해야 하나요?	4.192
anxiety	spk01	male	B4	피싱 링크 클릭	아 너무 무서워요 이거	3.264
anxiety	spk01	male	B4	피싱 링크 클릭	개인정보 다 털린 거면 어쩌지...	3.52
anxiety	spk01	male	B5	보증 요청	보증이요...? 그거 좀 부담스러운데...	4.464
anxiety	spk01	male	B5	보증 요청	혹시 문제 생기면 나한테 청구 오는 거 아니에요?	4.8
anxiety	spk01	male	B5	보증 요청	거절하면 관계가 나빠질까봐 걱정돼요	4.8
anxiety	spk01	male	B5	보증 요청	주변에서 보증 섰다가 다 잃었다는 얘기 들었는데...	5.04
anxiety	spk01	male	B5	보증 요청	만약에 사업이 안 되면 어떻게 되는 거예요?	4.448
sadness	spk01	male	C1	전 재산 사기 피해	다 잃었어요... 모아놓은 돈이 전부 날아갔어요	8.048
sadness	spk01	male	C1	전 재산 사기 피해	경찰에서 돌려받기 어렵다고 하는데...	4.704
sadness	spk01	male	C1	전 재산 사기 피해	내가 왜 속았을까... 바보같이	4.704
sadness	spk01	male	C1	전 재산 사기 피해	이제 어떡하죠... 정말 아무것도 없어요	5.264
sadness	spk01	male	C1	전 재산 사기 피해	남편한테 뭐라고 말하지... 못 말하겠어요	6.4
sadness	spk01	male	C2	대출 거절 연속	여기도 안 되는 거예요...? 세 번째인데...	5.744
sadness	spk01	male	C2	대출 거절 연속	병원비가 급한데 정말 방법이 없나요	6.224
sadness	spk01	male	C2	대출 거절 연속	신용등급이 낮으면 사람 취급도 안 하는 거네요	6.928
sadness	spk01	male	C2	대출 거절 연속	진짜 막막해요...	3.488
sadness	spk01	male	C2	대출 거절 연속	살면서 이렇게 힘든 적은 처음이에요	4.864
sadness	spk01	male	C3	은퇴 후 자산 감소	이번 달도 적금에서 빼야 해요... 연금으론 안 돼요	7.184
sadness	spk01	male	C3	은퇴 후 자산 감소	30년 일했는데 이게 다인가 싶어요	5.632
sadness	spk01	male	C3	은퇴 후 자산 감소	자식들한테 손 벌리기도 싫고...	4.288
sadness	spk01	male	C3	은퇴 후 자산 감소	노후가 이렇게 힘든 줄 몰랐어요	4.368
sadness	spk01	male	C3	은퇴 후 자산 감소	죄송해요 이런 얘기해서... 그냥 서글퍼서요	5.488
sadness	spk01	male	C4	가족 경제적 어려움	등록금이 부족해요... 분할 납부 되나요?	5.648
sadness	spk01	male	C4	가족 경제적 어려움	애한테 미안해서요... 다른 집은 다 내는데	4.624
sadness	spk01	male	C4	가족 경제적 어려움	엄마로서 이것도 못 해주다니...	4.624
sadness	spk01	male	C4	가족 경제적 어려움	매달 이러면서 사는 게 너무 힘들어요	3.776
sadness	spk01	male	C4	가족 경제적 어려움	아이한테 아직 말도 못 했어요...	3.504
sadness	spk01	male	C5	사기 후 자책	왜 그때 안 들었을까... 다들 말렸는데	4.944
sadness	spk01	male	C5	사기 후 자책	5천만원이에요... 그게 다였는데	4.608
sadness	spk01	male	C5	사기 후 자책	이런 데 투자한 내가 바보인 거죠	4.288
sadness	spk01	male	C5	사기 후 자책	돌이킬 수가 없으니까... 그게 제일 힘들어요	5.232
sadness	spk01	male	C5	사기 후 자책	잠이 안 와요 요즘... 계속 그 생각만 나서	4.032
happiness	spk01	male	D1	대출 승인	됐어요? 진짜요?! 아 감사합니다!	2.128
happiness	spk01	male	D1	대출 승인	한도 다 나온 거예요? 와 다행이다 진짜	2.096
happiness	spk01	male	D1	대출 승인	드디어 집 계약 진행할 수 있겠네요!	1.536
happiness	spk01	male	D1	대출 승인	아 진짜 기분 좋다 오늘	2.592
happiness	spk01	male	D1	대출 승인	남편한테 바로 전화해야겠다!	2.464
happiness	spk01	male	D2	적금 만기 수령	와 이자가 이만큼이나 붙었어요? 잘 넣어뒀다	3.584
happiness	spk01	male	D2	적금 만기 수령	3년 동안 꼬박꼬박 넣은 보람이 있네요	3.248
happiness	spk01	male	D2	적금 만기 수령	뿌듯하다 진짜... 나 자신한테 칭찬	3.488
happiness	spk01	male	D2	적금 만기 수령	드디어 목표 금액 달성!	1.088
happiness	spk01	male	D2	적금 만기 수령	이맛에 저축하는 거지	2.384
happiness	spk01	male	D3	투자 수익 실현	40%! 이거 진짜 대박이다!	2.896
happiness	spk01	male	D3	투자 수익 실현	오늘 매도 타이밍 완벽했어	2.448
happiness	spk01	male	D3	투자 수익 실현	처음에 살까 말까 고민했는데 사길 잘했다	3.488
happiness	spk01	male	D3	투자 수익 실현	와 진짜 되네 이게?	2.304
happiness	spk01	male	D3	투자 수익 실현	역시 공부한 보람이 있다	1.536
happiness	spk01	male	D4	환불/보상 성공	환불해주시는 거예요? 감사합니다!	3.216
happiness	spk01	male	D4	환불/보상 성공	역시 얘기하길 잘했다	2.56
happiness	spk01	male	D4	환불/보상 성공	아 속이 시원하네요 진짜	2.64
happiness	spk01	male	D4	환불/보상 성공	해결됐다! 기분 좋다	1.84
happiness	spk01	male	D4	환불/보상 성공	친절하게 해주셔서 감사합니다	2.8
happiness	spk01	male	D5	처음 목돈 마련	드디어 천만원! 진짜 해냈다!	2.144
happiness	spk01	male	D5	처음 목돈 마련	1년 동안 진짜 아꼈거든요 보람 있다	3.648
happiness	spk01	male	D5	처음 목돈 마련	엄마한테 자랑해야지	2.48
happiness	spk01	male	D5	처음 목돈 마련	통장 보면서 혼자 웃고 있어요 지금	3.408
happiness	spk01	male	D5	처음 목돈 마련	사회 나와서 제일 잘한 게 저축이에요	2.8

End of preview. Expand in Data Studio

K-FinancialSpeech

한국어 금융 도메인 감정 음성 데이터셋

금융 서비스(보이스피싱, 이체 오류, 대출 상담 등) 상황에서의 감정 발화를 수집한 한국어 음성 데이터셋입니다. FDS(이상거래탐지) 시스템의 감정 분류 모델 학습을 위해 제작되었습니다.

Emotion Classes

Label	Korean	Description	Count
`anger`	분노/짜증	이체 오류, 수수료 부당 청구, 카드 도용 등	250
`anxiety`	불안/두려움	보이스피싱, 알 수 없는 출금, 투자 급락 등	250
`sadness`	슬픔/낙담	사기 피해, 대출 거절, 경제적 어려움 등	250
`happiness`	기쁨/만족	대출 승인, 적금 만기, 투자 수익 등	250
`neutral`	중립/평온	잔액 조회, 상품 문의, 일상 이체 등	250

Scenarios

각 감정에 5개 시나리오, 시나리오당 5개 스크립트 = 총 25개 시나리오, 125개 스크립트.

전체 시나리오 목록

ID	Emotion	Scenario
A1	anger	이체 오류 반복
A2	anger	수수료 부당 청구
A3	anger	카드 도용 의심
A4	anger	대출 약속 번복
A5	anger	앱/서비스 장애
B1	anxiety	보이스피싱 의심 전화
B2	anxiety	알 수 없는 출금
B3	anxiety	투자 급락
B4	anxiety	피싱 링크 클릭
B5	anxiety	보증 요청
C1	sadness	전 재산 사기 피해
C2	sadness	대출 거절 연속
C3	sadness	은퇴 후 자산 감소
C4	sadness	가족 경제적 어려움
C5	sadness	사기 후 자책
D1	happiness	대출 승인
D2	happiness	적금 만기 수령
D3	happiness	투자 수익 실현
D4	happiness	환불/보상 성공
D5	happiness	처음 목돈 마련
E1	neutral	잔액 조회
E2	neutral	상품 문의
E3	neutral	일상 이체
E4	neutral	카드 재발급
E5	neutral	인증서/OTP

Speaker Distribution

Speaker	Gender	Samples
spk01	male	125
spk02	male	125
spk03	male	125
spk05	male	125
spk06	male	125
spk04	female	125
spk07	female	125
spk08	female	125
spk09	female	125
spk10	female	125

Usage

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("dynohyuck/K-FinancialSpeech")

# Access a sample
sample = dataset["train"][0]
print(sample["label"])        # "anger"
print(sample["speaker_id"])   # "spk01"
print(sample["script_text"])  # "아니 이게 세 번째인데 왜 계속 오류가 나는 거예요?"
print(sample["audio"])        # {"path": ..., "array": [...], "sampling_rate": 16000}

Data Fields

Field	Type	Description
`audio`	Audio	16kHz mono WAV audio
`file_name`	string	WAV filename (`spk01_A1_01.wav`)
`label`	string	Emotion label (anger/anxiety/sadness/happiness/neutral)
`speaker_id`	string	Speaker identifier (spk01~spk10)
`gender`	string	Speaker gender (male/female)
`scenario`	string	Scenario ID (A1~E5)
`scenario_title`	string	Scenario description in Korean
`script_text`	string	Reference script text (speakers spoke freely, not read verbatim)
`duration`	float	Audio duration in seconds (after silence trimming)

Preprocessing Applied

Silence trimming: Energy-based (-40dB threshold) leading/trailing silence removal
Volume normalization: RMS normalization to 0.05 (~-26 dBFS) across all speakers

Recording Protocol

Speakers were given a scenario description and emotional context, then spoke freely (not reading scripts verbatim)
Each speaker recorded all 5 emotions across all 25 scenarios to prevent speaker-emotion confounding
Recorded via browser microphone to match real-service audio characteristics
Sessions limited to 30-40 recordings with breaks to prevent emotional fatigue

Intended Use

Speech Emotion Recognition (SER) model training/fine-tuning
Financial domain emotion detection research
Fraud Detection System (FDS) emotion-aware components
Korean speech emotion benchmark

Limitations

1,250 samples is relatively small for standalone training; best used for domain adaptation/fine-tuning
10 speakers provides moderate speaker diversity
Recorded in quiet indoor environments; may not cover all real-world noise conditions
Self-labeled with cross-check (not multi-annotator soft labels)

Citation

@dataset{k_financial_speech_2026,
  title={K-FinancialSpeech: Korean Financial Domain Speech Emotion Dataset},
  author={dynohyuck},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/datasets/dynohyuck/K-FinancialSpeech},
  license={CC BY-NC 4.0}
}