鸟类声音识别模型评估数据集BirdSoundRecognitionModelEvaluationDataset-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别, 生物声学, 声音分类, 模型评估, 机器学习, 深度学习, 声音特征, 鸟类多样性
数据概述：
该数据集包含用于评估鸟类声音识别模型性能的CSV文件和相关的Python脚本。数据主要记录了使用不同模型对鸟类声音进行识别和评分的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型评估的静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为全球鸟类声音的集合。
数据维度：数据集包含多种评估指标，如primary_score（主要得分），secondary_score（次要得分），以及针对不同鸟类物种的识别结果，如“abethr1”、“abhori1”等。此外，还包括模型预测结果的详细信息，如概率值等。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和处理。此外，还包含Python脚本（.py文件），可能用于模型的训练、评估和结果分析。
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、机器学习和人工智能交叉领域的学术研究，如鸟类声音识别算法的优化、模型性能评估、以及不同模型之间的比较分析。
行业应用：为生态监测、生物多样性研究、环境声音分析等领域提供数据支持，例如，用于构建自动化的鸟类监测系统。
决策支持：支持生物多样性保护、生态环境评估等领域的决策制定，通过对鸟类种群的监测，为保护策略提供数据支撑。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、生物声学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音识别模型的构建与评估。
此数据集特别适合用于评估和比较不同鸟类声音识别模型的性能，探索模型在不同环境和场景下的适用性，从而提升鸟类声音识别的准确性和效率。
