鸟类鸣叫声识别训练数据集BirdsongRecognitionTrainingData-mambaaa
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 生物多样性, 声音识别, 机器学习, 语音信号处理, 数据标注, 鸟类学, 声音分类
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-canto网站的鸟类鸣叫声录音数据，记录了不同鸟类的声音样本，用于鸟类声音识别模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明录制时间，但可推测为多年积累的鸟类鸣叫声样本。
地理范围：数据来源于全球范围，涵盖了多种鸟类物种。
数据维度：包括primary_label（主要鸟类物种标签）、secondary_labels（次要标签，如声音特征）、type（声音类型，如call、song等）、latitude（纬度）、longitude（经度）、scientific_name（鸟类学名）、common_name（鸟类俗名）、author（录制者）、license（许可协议）、rating（评分）、time（录制时间）、url（音频文件链接）、file（音频文件名）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为selected_train_mod.csv，便于数据管理和分析。
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：适用于生物声学、鸟类学、机器学习等领域的学术研究，如鸟类物种识别、声音特征分析、栖息地监测等。
行业应用：可以为生态监测、环境评估、生物多样性保护等行业提供数据支持，尤其在自动化鸟类监测系统、智能声音识别应用方面具有价值。
决策支持：支持环境管理部门的生物多样性评估与保护决策，帮助制定针对性的保护策略。
教育和培训：作为生物学、声学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音的特点和应用。
此数据集特别适合用于构建鸟类声音识别模型，探索鸟类鸣叫声与环境、物种之间的关系，帮助用户实现鸟类物种的自动识别和监测。
