鸟类声音识别与分类训练数据集BirdSoundRecognitionandClassificationTrainingDataset-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, 音频分类, 鸟类学, 数据标注, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的鸟类声音录音及其相关信息，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：数据未标明具体时间范围，可视为静态音频数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的鸟类声音记录。
数据维度：
primary_label：主要的鸟类物种标签；
secondary_labels：次要的鸟类物种标签；
type：声音类型，如“call”、“song”等；
latitude、longitude：录音的地理位置坐标；
scientific_name：鸟类的学名；
common_name：鸟类的常见名称；
author：录音作者；
license：录音的许可协议；
rating：录音的评分；
time：录音时间；
url：录音的来源链接；
filename：音频文件名；
file_path：音频文件路径；
kfold：交叉验证的折数。
数据格式：包含CSV格式的元数据文件train_folds.csv，以及TFRecord格式的音频数据文件train00-2970.tfrec，方便音频处理和机器学习模型训练。
该数据集适合用于鸟类声音的识别、分类和分析，为生物多样性研究和生态监测提供了基础数据。
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、生态学和机器学习交叉领域的学术研究，如鸟类声音识别算法的开发、鸟类物种分布预测、声音事件检测等。
行业应用：为生物多样性监测、环境监测、鸟类保护等行业提供数据支持，特别是在自动化鸟类声音识别系统、生态环境评估等方面。
决策支持：支持生态保护区的管理、鸟类种群数量的监测与评估、以及生物多样性保护策略的制定。
教育和培训：作为生物声学、机器学习、人工智能等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音识别技术。
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、以及评估不同算法的性能，帮助用户实现鸟类声音的自动识别与分类，从而推动生物多样性研究的发展。
