鸟类声音识别与分类训练数据集BirdSoundRecognitionandClassificationTrainingDataset-spiralshape
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 声音识别, 生物声学, 机器学习, 音频数据, 物种识别, 数据标注, 声音特征
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-Canto等平台的鸟类声音记录，旨在用于鸟类声音的识别与分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度不明确，但包含了不同年份的录音，可以视为一个多时点的数据集合。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含了来自不同国家和地区的鸟类声音。
数据维度：数据集包含多个字段，如“rating”（录音质量评分）、“playback_used”（是否使用回放）、“ebird_code”（eBird物种代码）、“channels”（声道数）、“date”（录音日期）、“pitch”（音高）、“duration”（时长）、“filename”（文件名）、“speed”（语速）、“species”（鸟类物种）、“number_of_notes”（音符数量）、“title”（标题）、“secondary_labels”（次要标签）、“bird_seen”（是否观察到鸟类）、“sci_name”（学名）、“location”（地点）、“latitude”（纬度）、“sampling_rate”（采样率）、“type”（声音类型）、“elevation”（海拔）、“description”（描述）、“bitrate_of_mp3”（MP3比特率）、“file_type”（文件类型）、“volume”（音量）、“background”（背景音）、“xc_id”（Xeno-Canto ID）、“url”（URL链接）、“country”（国家）、“author”（作者）、“primary_label”（主要标签）、“longitude”（经度）、“length”（长度）、“time”（录音时间）、“recordist”（录音者）和“license”（许可证）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Xeno-Canto等平台，包含了录音的详细信息，例如录音地点、物种、录音者和录音质量等。该数据集适合用于鸟类声音识别、物种分类、声纹分析等研究。
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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如鸟类物种声音识别、声学特征分析、声音事件检测等。
行业应用：为生态监测、环境保护、野生动物研究等行业提供数据支持，尤其在自动化鸟类监测、生物多样性评估和生态系统研究方面具备实用性。
决策支持：支持环境监测部门的决策制定和保护策略的制定，帮助评估鸟类种群分布和健康状况。
教育和培训：作为生物声学、机器学习和数据科学课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解声音识别和分类技术。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音与环境因素、鸟类行为之间的关系，以及构建高精度的鸟类声音识别模型，从而帮助用户实现生态监测、物种保护等目标。
