两栖动物叫声数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：两栖动物,叫声识别,物种分类,机器学习,特征提取,生物声学,声学特征
数据概述：
本数据集包含了从两栖动物（青蛙）叫声中提取的声学特征，包括家族、属和物种标签。数据集包含7195个实例，每个实例有22个属性，这些属性是从叫声的音节中提取的梅尔频率倒谱系数（MFCC）。数据集被用于多种分类任务，旨在通过叫声识别两栖动物的物种。数据集是从60个音频记录中分割出来的，这些记录属于4个不同的家庭、8个属和10个物种。每个音频记录对应一个个体青蛙，数据集中还包含记录ID。声学特征的提取和分割是在Matlab中完成的，每个音节提取了22个MFCC，并进行了归一化处理。
数据用途概述：
该数据集适用于两栖动物物种识别、生物声学研究、声学特征提取以及机器学习分类任务。研究人员可以利用该数据集进行物种分类、特征选择和数据融合研究；生物声学研究人员可以分析叫声的声学特征；机器学习工程师可以使用该数据集训练和测试分类模型。此外，该数据集还适合用于教育培训，帮助学习者理解生物声学和机器学习分类的基本原理。
举例：
数据集中的每个实例代表一个青蛙叫声的音节，包含22个MFCC特征。例如，一个音节的特征可能如下：
- MFCC_1: 0.12
- MFCC_2: -0.05
- ...
- MFCC_22: 0.08
这些特征值经过归一化处理，范围在-1到1之间。通过分析这些特征，研究人员可以识别不同家庭、属和物种的青蛙叫声。
