鸟类分类与识别竞赛2023TensorFlow数据集BirdCLEF2023TensorFlowDataset-awsaf49
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别，数据集，机器学习，音频分析，深度学习，环境科学，生物多样性，自动分类
数据概述： 该数据集来自2023年鸟类分类与识别竞赛（BirdCLEF 2023），专注于利用音频数据进行鸟类物种的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的鸟类音频记录，包括城市、森林、湿地等多种生态环境。
数据维度：数据集包括鸟类的音频录音、相应的物种标签、录音时间、地点、录音设备信息等。音频文件格式为WAV，采样率统一为48kHz。
数据格式：数据以TensorFlow格式提供，便于进行深度学习模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于BirdCLEF 2023竞赛的公开音频数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于环境科学、生物多样性研究、机器学习及深度学习等领域的应用，特别是在鸟类物种识别、音频分类等技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于鸟类物种识别、生物多样性监测、环境影响评估等研究，如不同生态环境中鸟类种类的分布分析等。
行业应用：可以为生态保护组织、野生动物保护机构提供数据支持，特别是在鸟类监测和保护工作方面。
决策支持：支持鸟类栖息地保护和生态恢复策略的制定，帮助相关领域制定更好的保护措施。
教育和培训：作为生态学、环境科学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解鸟类识别技术及环境科学分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同鸟类音频特征与物种分类的规律与趋势，帮助用户实现鸟类物种的准确识别，促进生态保护和生物多样性研究的发展。
