鸟类声音识别数据集BirdSoundRecognitionDataset-derekcai
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 生物多样性, 声音识别, 音频分析, 机器学习, 生物声学, 数据标注, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-canto等平台的鸟类录音数据，记录了多种鸟类的声音样本及其对应的元数据信息，用于鸟类声音的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含录音日期信息，可推断为历史录音数据。
地理范围：数据来源涵盖全球范围，录音地点标注了经纬度信息。
数据维度：
train_metadata_mod.csv文件提供了详细的元数据，包括：
primary_label：主要鸟类标签，即该录音中识别出的主要鸟类种类。
secondary_labels：次要鸟类标签，录音中可能出现的其他鸟类种类。
type：录音类型，如“鸣叫”、“呼叫”等。
latitude, longitude：录音的地理坐标。
scientific_name, common_name：鸟类的学名和俗名。
author：录音作者。
date：录音日期。
filename：录音文件名。
license：录音的许可协议。
rating：录音的评分。
time：录音时间。
url：录音的链接。
coord：经纬度坐标的字符串表示。
site：录音地点信息。
.npy文件：包含音频数据，对应于.csv文件中的录音。
数据格式：数据以CSV和NumPy (npy) 格式提供，CSV文件包含元数据信息，npy文件包含音频数据。数据已进行初步处理，便于分析。
该数据集适合用于声音信号处理、机器学习和生物声学研究。
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、声音识别和机器学习交叉领域的学术研究，如鸟类声音分类、鸟类迁徙模式分析、生物多样性监测等。
行业应用：为环境监测、野生动物保护、生态研究等行业提供数据支持，尤其在构建自动鸟类监测系统、生态环境评估等方面具备实用性。
决策支持：支持环境管理部门进行生物多样性评估、保护区规划等决策。
教育和培训：作为声音识别、机器学习、生物声学等课程的实训素材，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特征与环境因素之间的关系，并构建鸟类声音识别模型，以实现对生物多样性的监测与保护。
