鸟类声音识别与分类数据集BirdSoundRecognitionandClassificationDataset-kaerunantoka
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, 分类任务, 鸟类学, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自鸟类声音识别挑战赛的数据，记录了多种鸟类的声音样本及其对应的元数据信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可推测为近期采集的鸟类声音数据。
地理范围：数据覆盖全球范围内的鸟类声音，但具体地理位置信息依赖于音频文件中的经纬度信息。
数据维度：数据集包括音频文件（.tfrec格式）和元数据文件（train_folds.csv）。元数据文件包含以下字段：primary_label（主要标签，即鸟类种类），secondary_labels（次要标签），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（许可证），rating（评分），time（录音时间），url（音频链接），filename（文件名），file_path（文件路径），kfold（交叉验证折叠）。
数据格式：数据以.tfrec和CSV格式提供，其中.tfrec格式包含音频数据，train_folds.csv文件提供元数据信息，方便进行分析和建模。数据来源于公开的鸟类声音数据库，并进行了标准化处理。
该数据集适合用于鸟类声音识别、分类和生物多样性研究，以及音频处理和机器学习模型的训练。
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：适用于鸟类声音识别、生物声学、生物多样性监测等领域的学术研究，如鸟类种类识别、声音特征分析、地理分布研究等。
行业应用：可以为环境监测、生态保护、智能监控等行业提供数据支持，尤其是在自动化鸟类监测、野生动物保护、环境声音分析等方面。
决策支持：支持生态环境保护部门的决策制定，例如鸟类栖息地评估、物种多样性调查等。
教育和培训：作为生物学、生态学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音识别和分类。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的模式和特征，构建声音识别模型，以及分析不同鸟类声音在不同环境下的表现。
