鸟类声音识别音频元数据数据集BirdSoundRecognitionAudioMetadata-killuazoldyck6066

数据来源：互联网公开数据

标签：鸟类识别, 生物声音, 音频分析, 生物多样性, 声音分类, 数据标注, 机器学习, 生态研究

数据概述：该数据集包含来自Xeno-Canto网站的鸟类声音录音的元数据信息，记录了不同鸟类物种的声音样本的相关属性。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但录音时间可从“date”字段推断。地理范围：数据覆盖全球范围，录音地点由“latitude”和“longitude”字段标示。数据维度：数据集包括“primary_label”（主要标签，代表鸟类物种）、“secondary_labels”（次要标签）、“type”（声音类型）、“latitude”（纬度）、“longitude”（经度）、“scientific_name”（学名）、“common_name”（常见名）、“author”（录音者）、“date”（录音日期）、“filename”（文件名，指向音频文件）、“license”（许可证）、“rating”（评分）、“time”（录音时间）、“url”（音频文件链接）、“primary_label_id”（主要标签ID）、“secondary_label_id”（次要标签ID）、“fold”（交叉验证折叠）、“soft_label”（软标签，代表声音分类的概率分布）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为soft_meta.csv，方便数据分析和模型训练。该数据集适合用于鸟类声音识别、生物多样性研究以及音频信号处理等领域。

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、自然语言处理等领域的学术研究，如鸟类物种识别、声音分类、栖息地评估等。行业应用：为生态监测、环境评估、野生动物保护等行业提供数据支持，尤其在自动化声音监测和物种识别方面具有实用价值。决策支持：支持相关机构制定生物多样性保护策略，帮助监测和评估生态环境变化。教育和培训：作为生物学、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鸟类声音的特征和应用。此数据集特别适合用于探索鸟类声音的分类规律，以及训练和评估鸟类声音识别模型，帮助用户实现生态监测、物种识别等目标。