鸟类声音识别比赛数据集BirdSoundsRecognitionCompetitionDataset-bratkovskyevgeny

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。

packageimg

数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
数据集大小 0.91 MiB
最后更新 2025年5月17日
创建于 2025年5月17日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。