تمثّل اعترافات المشاعر الصوتية مساهمة جوهرية في تطوير التفاعل البشري-الحاسوبي من الجيل التالي (HCI). ومع ذلك، فإن قواعد البيانات الصغيرة الحالية قد حدّت من تطور الأبحاث المرتبطة بهذا المجال. في هذا البحث، نقدّم LSSED، وهي مجموعة بيانات صوتية كبيرة ومُحَدِّدة باللغة الإنجليزية، تم جمعها من 820 مشاركًا لتقلّد التوزيع الحقيقي في العالم الواقعي. بالإضافة إلى ذلك، نُطلق نماذج مُدرّبة مسبقًا بناءً على LSSED، والتي لا تُسهم فقط في تعزيز تطوير اعترافات المشاعر الصوتية، بل يمكن أيضًا نقلها إلى مهام لاحقة ذات صلة مثل تحليل الصحة النفسية، حيث يكون جمع البيانات أمرًا بالغ الصعوبة. وأخيرًا، تُظهر تجاربنا ضرورة وجود مجموعات بيانات كبيرة وفعالية النماذج المُدرّبة مسبقًا. سيتم إتاحة مجموعة البيانات عبر الرابط: https://github.com/tobefans/LSSED.