鸟类声音识别与分类数据集BirdSoundRecognitionandClassificationDataset-srishtimishr
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, 机器学习, 音频分析, 鸟类学, 数据标注, 物种分类
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-canto等平台的鸟类声音记录，用于鸟类声音识别和分类研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体录制时间，但反映了鸟类声音的长期记录情况。
地理范围：数据涵盖全球范围内的鸟类声音，提供了丰富的物种多样性。
数据维度：数据集包括以下关键字段：primary_label（主要标签，即鸟类物种）、secondary_labels（次要标签，补充物种信息）、type（声音类型，如call、song等）、latitude（纬度）、longitude（经度）、scientific_name（学名）、common_name（常见名称）、author（录音者）、license（许可协议）、rating（评分）、url（音频链接）、file（文件名）、duration（音频时长）。
数据格式：提供CSV格式文件，方便数据处理和分析。train_audio_df.csv和test_audio_df.csv提供了训练集和测试集的音频元数据信息。
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、模式识别等领域的研究，例如鸟类声音识别、物种分类、声音事件检测等。
行业应用：为生物多样性监测、生态环境评估、鸟类保护等领域提供数据支持，例如自动化鸟类监测系统、生态系统健康评估等。
决策支持：支持环境保护部门的决策制定，例如鸟类栖息地保护、物种分布预测等。
教育和培训：作为生物学、计算机科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音特征和机器学习算法。
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，并对鸟类物种进行分类，从而提升生物多样性研究的效率和准确性。
