鸟类声音识别分数评估数据集BirdSoundRecognitionScoreEvaluation-kunihikofurugori

数据来源：互联网公开数据

标签：鸟类声音, 声学分析, 生物多样性, 机器学习, 分数评估, 声音识别, 数据分析, 深度学习

数据概述：该数据集包含用于鸟类声音识别模型性能评估的数据，记录了不同模型对鸟类声音的预测分数。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为特定时间点的模型评估结果。地理范围：数据未明确标注地理位置，但推测可能与鸟类声音的录制地点相关。数据维度：数据集主要包含CSV文件，记录了不同鸟类声音的识别得分，包括primary_score（主要得分）、primary_only_score（仅主要得分）和secondary_score（次要得分）。此外，还包含一个result.csv文件，包含了详细的预测结果和对应的鸟类种类。数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和模型评估。来源信息：数据来源于一个包含Python脚本、模型配置文件和评估指标的机器学习项目，用于鸟类声音识别任务。

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：适用于声学分析、生物多样性研究等领域的学术研究，如鸟类声音识别模型的性能评估、不同模型间的对比分析等。行业应用：可以为生物监测、生态环境评估等行业提供数据支持，尤其是在自动化鸟类识别、环境声音监测等方面。决策支持：支持生态保护、野生动物管理等领域的决策制定，帮助优化鸟类种群调查和保护策略。教育和培训：作为机器学习、声学分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估流程，以及不同评估指标的含义。此数据集特别适合用于评估鸟类声音识别模型的性能，探索不同模型在不同鸟类声音上的表现差异，帮助用户优化模型结构，提升识别精度。