鸟类声音识别音频数据集BirdSoundRecognitionAudioDataset-kaerunantoka
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 音频, 声学, 生物多样性, 声音识别, 机器学习, 声音分类, TFRecord
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-canto等平台的鸟类声音记录，旨在用于鸟类声音识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可视为一个静态的鸟类声音样本集合。
地理范围：数据记录了全球范围内的鸟类声音，涵盖了不同地区和栖息地的鸟类物种。
数据维度：包括鸟类的主要标签（primary_label）、次要标签（secondary_labels）、声音类型（type）、经纬度、学名、俗名、录音者、授权协议、评分、录音时间、URL、文件名、文件路径和交叉验证折叠信息（kfold）等字段。
数据格式：数据集包含两种主要格式：CSV格式的train_folds.csv文件，提供了结构化的元数据信息；以及TFRecord格式的音频数据，方便进行深度学习模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于Xeno-canto等网站，这些网站提供了丰富的鸟类声音记录。数据已进行标注和整理，方便进行声音识别相关的研究。
该数据集适合用于鸟类声音识别、声学分析、生物多样性监测等领域的研究。
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、机器学习、声音识别等领域的学术研究，如鸟类物种分类、声音事件检测、栖息地评估等。
行业应用：可以为环境监测、野生动物保护、智能声学设备等行业提供数据支持，特别是在自动化鸟类监测、生物多样性评估方面。
决策支持：支持生态环境保护部门进行鸟类种群分布分析、栖息地评估和保护规划。
教育和培训：作为生物声学、机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解声音识别技术在生物多样性研究中的应用。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的特征，构建声音识别模型，并进行鸟类多样性分析，从而帮助用户实现对鸟类种群的有效监测和保护。
