鸟类声音识别多标签分类数据集_Bird_Sound_Recognition_Multi_label_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 声音识别, 多标签分类, 深度学习, 音频处理, 机器学习, 生物多样性, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自鸟类声音记录的数据，记录了多种鸟类的鸣叫声，用于多标签分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态音频数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为全球范围内的鸟类声音记录。
数据维度：数据集的核心是.csv文件，其中包含了音频文件的路径（filepath），以及每个音频文件对应的一组鸟类标签的概率预测值（pred），以及每个鸟类的真实标签（true），以及其他预测值（例如abethr1, abhori1等）。
数据格式：主要数据格式为CSV，其中“4/oof.csv”文件包含了音频文件路径、折叠信息、真实标签、预测标签以及每个鸟类的预测概率。数据集还包括YAML配置文件（.yaml）以及H5模型文件（.h5），用于模型训练和评估。
来源信息：数据集来源于公开的鸟类声音识别项目，数据经过预处理，适用于深度学习模型的训练。
该数据集适合用于鸟类声音识别、多标签分类研究，以及音频信号处理和机器学习模型的应用。
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、生态学、机器学习和人工智能交叉领域的学术研究，如鸟类物种识别、声音事件检测、生物多样性监测等。
行业应用：可以为环境监测、野生动物保护、智能音频分析等行业提供数据支持，尤其适用于构建鸟类声音识别的自动化系统。
决策支持：支持环境管理部门对鸟类种群分布和数量的监测，以及对生物多样性的保护决策。
教育和培训：作为机器学习、音频处理和生物声学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解多标签分类问题。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音特征与物种标签之间的关系，评估不同模型的性能，并为构建高效的鸟类声音识别系统提供基础。
