鸟类声音检测数据集BirdSoundDetection-hduykhang
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 声音识别, 生物声学, 机器学习, 音频分类, 声音检测, 自然语言处理, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-Canto等平台的鸟类声音数据，记录了不同鸟类的声音样本及其对应的环境信息，用于鸟类声音的检测与识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态音频数据集使用。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含了不同地区鸟类的声音记录。
数据维度：包括“primary_label”（主要鸟类标签）、“secondary_labels”（次要标签）、“type”（声音类型）、“latitude”（纬度）、“longitude”（经度）、“scientific_name”（学名）、“common_name”（常见名称）、“author”（录音者）、“date”（录音日期）、“filename”（文件名）、“license”（许可证）、“rating”（评分）、“time”（录音时间）、“url”（音频链接）以及“nocalldetection”（无声检测结果）等字段。
数据格式：CSV格式，共5个文件，文件名分别为nocalldetection_for_shortaudio_fold0.csv、nocalldetection_for_shortaudio_fold1.csv、nocalldetection_for_shortaudio_fold2.csv、nocalldetection_for_shortaudio_fold3.csv、nocalldetection_for_shortaudio_fold4.csv，便于音频数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于Xeno-Canto等平台，已经过标注和整理。
该数据集特别适合用于鸟类声音检测、分类与识别，以及对音频数据进行特征提取和模型训练。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如鸟类声音识别、声音事件检测、生态环境监测等。
行业应用：可以为环境监测、生物多样性研究、野生动物保护等行业提供数据支持。
决策支持：支持相关机构对鸟类种群分布、迁徙规律等进行研究，为制定保护策略提供数据支撑。
教育和培训：作为生物声学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音分析与识别。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的特征与规律，构建音频分类模型，实现对鸟类声音的自动检测与识别，从而支持生态环境监测和生物多样性研究。
