鸟类声音识别训练数据集_Bird_Sound_Recognition_Training_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 生物多样性, 音频分析, 声音识别, 机器学习, 数据标注, 生物声学, 声学特征
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-Canto等平台收集的鸟类声音数据，记录了多种鸟类的录音及其相关信息，旨在用于鸟类声音的识别与分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可以推断为录音采集的时间。
地理范围：数据涵盖全球范围内的鸟类声音记录，提供了不同鸟类的地理位置信息。
数据维度：包括主要鸟类标签（primary_label）、次要标签（secondary_labels）、声音类型（type）、地理坐标（latitude, longitude）、科学名称（scientific_name）、常见名称（common_name）、录音者（author）、授权许可（license）、评分（rating）、录音时间（time）、URL链接（url）、文件名（filename）、文件路径（file_path）和交叉验证折叠信息（kfold）等字段。
数据格式：数据集包含.tfrec和.csv两种格式的文件，其中train_folds.csv文件提供了结构化的鸟类声音元数据，便于数据分析和模型训练。数据经过清洗和标注，可直接用于训练。
该数据集适合用于鸟类声音识别、生物多样性研究和声学特征分析等领域。
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、自然语言处理等领域的研究，如鸟类声音分类、声纹分析、栖息地评估等。
行业应用：为生态监测、环境评估、野生动物保护等行业提供数据支持，尤其是在自动化物种识别、生物多样性监测方面具有实用价值。
决策支持：支持野生动物保护机构进行物种分布评估、栖息地规划和生态系统管理。
教育和培训：作为生物声学、机器学习、数据科学等课程的辅助材料，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与分类规律，帮助用户构建鸟类声音识别模型，提升生物多样性监测的自动化水平。
