鸟类声音识别训练元数据数据集BirdSoundRecognitionTrainingMetadata-ibrahimkaratas
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别, 生物声音, 元数据, 声音分类, 机器学习, 鸟类学, 数据标注, 音频分析
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-Canto等平台的鸟类声音记录的元数据，记录了各种鸟类的声音样本的详细信息，主要用于鸟类声音识别模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一个静态的鸟类声音样本集合。
地理范围：数据来源广泛，涵盖全球范围内的鸟类声音记录。
数据维度：数据集包含多个字段，如primary_label（主要标签，鸟类物种）、secondary_labels（次要标签，其他鸟类或环境噪音）、type（声音类型，如call, flight call等）、latitude（纬度）、longitude（经度）、scientific_name（学名）、common_name（常见名称）、author（录制者）、license（版权许可）、rating（评分）、time（录制时间）、url（音频文件链接）、file（音频文件路径）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_metadata.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Xeno-Canto等鸟类声音数据库，经过整理和标注，适用于鸟类声音识别、声学生态学等研究。
该数据集适合用于鸟类声音识别、分类和声学分析，以及相关的机器学习模型训练。
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、机器学习等交叉领域的学术研究，如鸟类物种识别、声音分类、声学生态监测等。
行业应用：为生态监测、环境评估、生物多样性保护等领域提供数据支持，尤其在自动化鸟类声音监测和物种识别方面。
决策支持：支持环境监测机构和科研机构进行鸟类种群分布分析和生态环境评估。
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的原理和应用。
此数据集特别适合用于训练和评估鸟类声音识别模型，探索不同鸟类声音特征之间的差异，以及研究声音数据在生态学研究中的应用。
