鸟类声音识别训练数据集BirdSoundsRecognitionTrainingDataset-kunihikofurugori

数据来源：互联网公开数据

标签：鸟类声音, 生物多样性, 声音识别, 机器学习, 音频分析, 遥感监测, 生物声学, 数据标注

数据概述：该数据集包含来自Xeno-Canto等平台的鸟类声音录音及其相关元数据，旨在用于鸟类声音的识别与分类。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但基于数据集的发布时间，可推测为近期收集。地理范围：数据主要来自全球范围内的鸟类声音记录，涵盖了不同地理位置的鸟类物种。数据维度：数据集核心数据项包括鸟类的主要标签（primary_label）、次要标签（secondary_labels）、声音类型（type）、地理坐标（latitude, longitude）、学名（scientific_name）、俗名（common_name）、录音作者（author）、授权许可（license）、评分（rating）、录音时间（time）、音频URL（url）、文件名（filename）、文件路径（filepath）以及对应的npy格式的音频特征数据。数据格式：数据集提供CSV格式的元数据文件train.csv，以及大量的.npy格式的音频特征数据，便于进行音频处理和机器学习模型的训练。数据已进行预处理，包括从原始音频文件中提取特征，并转换为npy数组。来源信息：数据来源于Xeno-Canto等公开鸟类声音记录平台，并进行了整合和特征提取。该数据集适用于声音识别、生物多样性研究、生态监测等领域。

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、机器学习、深度学习等领域的学术研究，如鸟类声音的自动识别、分类、行为分析等。行业应用：可以为生态监测、环境保护、野生动物保护等行业提供数据支持，用于构建鸟类声音识别系统，辅助生物多样性调查。决策支持：支持环境监测部门的决策制定，帮助评估生态系统的健康状况和变化趋势。教育和培训：作为生物学、计算机科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解声音识别技术在生物学研究中的应用。此数据集特别适合用于探索鸟类声音的声学特征与物种之间的关系，帮助用户构建高效的鸟类声音识别模型，实现对特定物种的自动监测和追踪。