夏威夷鸟类声音识别数据集_Hawaii_Bird_Sound_Recognition_Dataset
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, 音频分类, 机器学习, 鸟类学, 声音信号处理, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自夏威夷地区鸟类的声音记录，旨在用于鸟类声音的识别和分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但主要来源于历史录音，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要覆盖夏威夷群岛，专注于当地鸟类物种的声音。
数据维度：数据集包含音频文件（.ogg和.wav格式）及其对应的标注信息。结构化数据文件（train_augmented.csv）提供了每个音频文件的详细信息，包括主要鸟类标签（primary_label），次要标签（secondary_labels），声音类型（type），地理位置（latitude, longitude），科学名称（scientific_name），常见名称（common_name），录音者（author），许可证（license），评分（rating），录音时间（time），URL链接（url）和文件名（filename）。
数据格式：数据集主要由.ogg音频文件构成，同时提供了CSV格式的标注文件train_augmented.csv，方便数据分析和模型训练。数据来源包括Xeno-canto等公开音频资源，并进行了预处理。
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、生物声学、生态学等领域的研究，例如鸟类物种分类、栖息地评估、生物多样性监测等。
行业应用：可应用于智能音频监控系统、野生动物保护、环境监测等行业，例如自动识别鸟类叫声，辅助生态调查。
决策支持：支持自然保护区管理、生态规划等决策制定，为生物多样性保护提供数据支持。
教育和培训：作为生物声学、机器学习、信号处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解声音识别技术在生物学中的应用。
此数据集特别适合用于开发和评估声音识别模型，探索特定鸟类声音的特征，并研究声音环境与鸟类行为之间的关系，从而促进对夏威夷地区鸟类生态系统的深入理解。
