鸟类声音识别数据集BirdSoundRecognitionDataset-xinzenglovecat
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 生物多样性, 声学分析, 声音识别, 机器学习, 鸟类学, 音频数据, 自然环境
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的鸟类声音音频文件及其对应的元数据，旨在用于鸟类声音的识别、分类和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，推测为历史录音的集合。
地理范围：数据来源于全球范围内的鸟类录音，包含了不同地区鸟类的声音。
数据维度：数据集包含音频文件（.ogg格式）和描述音频信息的CSV文件。CSV文件包含以下字段：primary_label（主要标签，鸟类物种缩写），secondary_labels（次要标签），type（录音类型），latitude（纬度），longitude（经度），scientific_name（学名），common_name（常见名称），author（录音者），license（授权许可），rating（评分），url（录音链接），filename（文件名）。
数据格式：数据以.ogg格式的音频文件和CSV格式的元数据文件（train_metadata(new).csv）提供，方便音频处理和数据分析。数据已进行初步整理，提供了鸟类声音的基本信息。
来源信息：数据来源于Xeno-canto等公开的鸟类声音数据库。该数据集适合用于音频分类、生物声学研究和机器学习模型的训练。
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、鸟类学、自然语言处理（NLP）等领域的学术研究，如鸟类声音识别、物种分类、环境监测等。
行业应用：可以为生态保护、环境监测、野生动物研究等行业提供数据支持，尤其在开发鸟类声音识别系统、构建生物多样性监测平台方面具有应用价值。
决策支持：支持环境管理部门的决策制定，例如评估鸟类种群分布、监测栖息地变化等。
教育和培训：作为生物学、计算机科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音识别技术。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的特征，构建声音识别模型，以及研究鸟类在不同环境中的行为模式，从而提升对生物多样性的理解和保护。
