鸟类声音识别比赛数据集BirdSoundsRecognitionCompetitionDataset-bratkovskyevgeny
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 生物多样性, 声音识别, 机器学习, 生物声学, 声音分类, eBird, Kaggle
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的鸟类声音识别比赛的数据，旨在促进对鸟类声音的自动识别和分类研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为2021年及之前收集的鸟类声音数据。
地理范围：数据覆盖全球范围内的鸟类声音，具体分布取决于eBird项目的数据收集。
数据维度：数据集由多个CSV文件构成，包含以下关键信息：
eBird_Taxonomy_v2021.csv：鸟类分类信息，包括鸟类的分类顺序、类别、物种代码、常用名、学名、所属目、科、物种组以及报告方式等。
train_metadata.csv：训练集元数据，包含录音的标签、次要标签、录音类型、经纬度、科学名称、常用名称、作者、许可证、评分、URL和文件名等。
sample_submission.csv：提交文件的示例，包含行ID和每个鸟类物种的预测概率。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于eBird项目和Kaggle平台，eBird项目是全球最大的鸟类观测数据库，为数据集提供了可靠的物种分类和地理信息。
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、机器学习和生态学交叉领域的学术研究，如鸟类声音识别算法的开发、物种分布预测、生物多样性监测等。
行业应用：为环境监测、野生动物保护、鸟类观测等行业提供数据支持，尤其是在自动化鸟类声音识别、物种调查等方面具备实用性。
决策支持：支持环境保护部门的生物多样性评估、栖息地保护规划以及相关政策制定。
教育和培训：作为生物声学、机器学习和数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解鸟类声音识别的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音特征与物种之间的关系，提升鸟类声音识别模型的准确性，并促进对鸟类生态系统的深入理解。
