鸟类声音识别音频数据集BirdSoundRecognitionAudioDataset-jaideepvalani
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 声音识别, 音频, 生物多样性, 生物声学, 机器学习, 声音分类, 语音识别
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-canto等平台的鸟类音频数据，记录了多种鸟类的声音信号及其相关元数据，适用于鸟类声音识别、分类等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间主要集中在2019年。
地理范围：数据覆盖全球范围，记录了不同地区鸟类的声音。
数据维度：
primary_label：主要鸟类物种标签；
secondary_labels：次要鸟类物种标签；
type：声音类型，如song（歌曲）、call（叫声）等；
latitude：纬度；
longitude：经度；
scientific_name：鸟类的学名；
common_name：鸟类的常见名称；
author：录制者；
date：录制日期；
filename：音频文件名；
license：版权许可；
rating：评分；
time：录制时间；
url：音频链接；
label_id：标签ID；
filepath：音频文件路径；
frames：音频帧数；
sr：采样率；
duration：音频时长；
fold：交叉验证折数。
数据格式：主要为ogg格式的音频文件，以及包含元数据的CSV文件（rich_train_metadata.csv），和大量npy文件。
该数据集适合用于鸟类声音识别、生物声学研究、环境监测等领域。
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、生态学、机器学习等领域的学术研究，如鸟类声音分类、物种识别、声音事件检测等。
行业应用：可以为环境监测、生物多样性保护、智能监控等行业提供数据支持，特别是在野生动物监测、声音污染分析等方面。
决策支持：支持环境保护部门的决策制定，用于评估生物多样性、监测环境变化等。
教育和培训：作为生物声学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音识别技术在生物领域的应用。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音特征，构建声音识别模型，从而实现对鸟类物种的自动识别和监测，有助于保护生物多样性。
