鸟类声音分类2023年样本数据集BirdCLEF2023ESC50SampleDataset-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音，音频分类，数据集，机器学习，生态学，生物声学，声音识别，人工智能
数据概述： 该数据集来自2023年鸟类声音分类挑战（BirdCLEF 2023），包含了一部分ESC-50数据集的样本音频，用于鸟类声音识别和分类。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2023年开始。
地理范围： 数据覆盖了全球多个地区的鸟类声音样本。
数据维度： 数据集包括音频文件及其对应的标签，涵盖不同种类的鸟类声音以及其他环境声音。
数据格式： 数据提供为WAV格式音频文件，便于进行音频处理和分析。
来源信息： 数据来源于2023年鸟类声音分类挑战和ESC-50数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于鸟类声音识别、生态学研究、生物声学分析及机器学习等领域的研究和应用，特别是在鸟类声音分类和环境声音识别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： 适用于鸟类声音识别、生态学研究以及环境声音分类等学术研究，如鸟类声音的种类识别、地域分布分析等。
行业应用： 可以为生态监测、环境保护等领域提供数据支持，特别是在鸟类迁徙路径分析、栖息地评估等方面。
决策支持： 支持鸟类保护和生态监测策略的制定与优化，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、生物声学和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声音识别及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的种类与分布规律，帮助用户实现鸟类声音识别、分类及环境声音分析等目标，为生态学研究和生物声学监测提供数据支持。
