鸟类声音识别训练数据集BirdSoundRecognitionTrainingDataset-jaideepvalani
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, 音频分类, 机器学习, 生物声学, 声音特征, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-canto等平台收集的鸟类声音，记录了多种鸟类的声音样本，并附带了详细的元数据信息，适用于声音识别和分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集中鸟类声音的录制时间跨度为多个年份，具体年份信息包含在元数据中。
地理范围：数据覆盖全球范围内的鸟类，数据包含鸟类录制时的经纬度信息。
数据维度：数据集包括音频文件（.ogg格式），以及描述音频内容的CSV元数据文件，元数据包含鸟类的主要标签、次要标签、类型、经纬度、学名、俗名、作者、日期、文件名、许可证、评分、时间、URL、标签ID、文件路径、帧数、采样率、时长和fold信息。
数据格式：数据以.ogg音频格式和CSV格式提供，便于音频处理和数据分析。元数据文件为rich_train_metadata.csv，提供了音频文件的详细描述和标注信息。
来源信息：数据来源于Xeno-canto等鸟类声音记录平台，并经过整理和标注。该数据集适合用于声音识别、分类和生物声学研究。
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、机器学习等领域的研究，如鸟类声音分类、声音特征提取、声纹识别等。
行业应用：可以为环境监测、生物多样性保护等行业提供数据支持，特别是在自动鸟类识别、生态环境评估等方面。
决策支持：支持生态保护机构和科研人员进行鸟类种群监测、栖息地评估和生物多样性研究。
教育和培训：作为声音识别、机器学习和生物声学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音分类和分析。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的特征和规律，以及开发用于鸟类声音识别的机器学习模型，帮助用户实现自动鸟类识别、声音事件检测等目标。
