2023鸟类声音识别基线数据集BirdClef2023BaselineDataset-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音，数据集，音频分析，机器学习，声音识别，生物多样性，声学，生态学
数据概述： 该数据集包含来自Kaggle的BirdClef 2023竞赛的基线数据，主要用于鸟类声音的识别和分类。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为2023年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的鸟类声音，包括不同地区的鸟类鸣叫声。
数据维度：数据集包括音频文件及其对应的鸟类物种标签，以及用于评估模型的标签数据。音频数据包含各种鸟类的鸣叫、叫声和环境声音。
数据格式：数据提供为音频文件格式（如WAV、MP3等），并附有相应的标签文件，方便进行音频分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle的BirdClef 2023竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音频处理、声音识别、机器学习、生态学和生物多样性研究等领域，特别是在鸟类声音分类、物种识别和环境声音分析方面具有重要价值。
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、生物多样性研究等学术研究，如鸟类物种分布、声音特征分析等。
行业应用：可以为环境监测、生物多样性保护、野生动物研究等行业提供数据支持，特别是在鸟类监测和物种识别方面。
决策支持：支持生态环境评估、鸟类保护策略制定和野生动物管理。
教育和培训：作为音频处理、机器学习和生态学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音识别技术及其在生态学中的应用。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的特征和规律，帮助用户实现鸟类物种识别、声音分类等目标，为生物多样性研究和环境保护提供数据支持。
