鸟类识别挑战8秒无鸟鸣声音轨数据集-2023-ollypowell
数据来源：互联网公开数据
标签：BirdCLEF,鸟类识别,声学数据,机器学习,音频处理,训练数据,环境保护,生物多样性
数据概述：
本数据集包含2023年鸟类识别挑战（BirdCLEF23）训练策略中使用的8秒长无鸟鸣声的音频文件。数据集由三个其他数据集合并而成，这些数据集最初用于2021年的BirdCLEF竞赛。每个音频文件的采样率为32kHz，以.ogg格式保存，并且不包含任何鸟鸣声。
具体来源包括：
- Train soundscapes：来自2021年竞赛的数据集，假设已移除了所有非“无鸣叫”部分。
- ff1010bird_nocall：来自DCASE 2018竞赛，原数据来自freesound项目。
- AICrowd collection：来自birdCLEF2020（需要登录）。
数据集还包含一个CSV文件，格式与其他BirdCLEF数据集（如链接所示）相同。
数据用途概述：
该数据集适用于鸟类识别模型的训练、声学特征提取、音频处理算法开发等场景。研究人员和数据科学家可以利用此数据集优化模型性能，提高对环境声音的识别能力。此外，该数据集在教育和科研领域也具有很高的价值，可用于教学演示、项目开发和学术研究。数据集中的无鸟鸣声录音有助于模型区分鸟鸣和其他环境声音，从而提高识别准确率。
