2023年度鸟类声音识别数据集BirdCLEF2023-bishop45
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音，数据集，音频识别，机器学习，生物多样性，生态学，声音分类，深度学习
数据概述： 该数据集包含来自BirdCLEF 2023比赛的鸟类声音数据，用于鸟类声音识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年。
地理范围：数据来源涵盖全球多个地区的鸟类声音录音。
数据维度：数据集包括鸟类声音的音频文件和相应的标签，标签标识了录音中出现的鸟类物种。音频文件时长不一，采样率和编码格式多样。
数据格式：数据提供为多种音频格式，如WAV、MP3等，并附带标签文件，便于音频分析和机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源于BirdCLEF 2023竞赛，是研究人员和爱好者共同贡献的鸟类声音录音。数据已进行初步处理，包括声音剪辑和标签标注。
该数据集适合用于音频处理、机器学习、生物声学等领域的研究，特别是在鸟类声音识别、物种分类和生态监测方面具有重要价值。
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、声学生态学研究，如鸟类物种分布、声音特征分析等。
行业应用：可以为生态监测、生物多样性保护等领域提供数据支持，特别是在鸟类种群数量评估、栖息地评估等方面。
决策支持：支持生态环境监测和鸟类保护策略的制定。
教育和培训：作为音频处理、机器学习和生物声学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音识别技术和生态研究方法。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的识别与分类方法，帮助用户实现鸟类物种的自动识别和生态环境的监测，为生物多样性保护提供数据支持。
