数据集概述
本数据集包含32种发声昆虫的录音，共335个文件，总时长57分钟。数据分为直翅目（9种，147个文件）和蝉科（23种，188个文件）两部分，用于训练神经网络自动识别昆虫物种，并比较不同音频特征提取方法的效果。
文件详解
该数据集由多个文件组成，具体说明如下：
- 文档文件:
- README.txt: 文本格式，提供数据集的整体描述、构建目的及使用说明。
- 标注文件:
- Cicadidae.csv: CSV格式，包含蝉科录音的标注信息，字段包括file_name（文件名）、species（物种名）、class_ID（类别ID）、data_set（数据集划分）、original_file_name（原始文件名）。
- Orthoptera.csv: CSV格式，包含直翅目录音的标注信息，字段与Cicadidae.csv一致。
- 音频压缩包:
- Cicadidae.zip: ZIP格式压缩包，包含蝉科昆虫的音频文件。
- Orthoptera.zip: ZIP格式压缩包，包含直翅目昆虫的音频文件。
数据来源
- 直翅目数据来源：Baudewijn Odé（未发表）
- 蝉科数据来源：Global Cicada Sound Collection（Bioacoustica平台）
适用场景
- 昆虫声学分类研究: 用于训练和测试基于音频的昆虫物种自动识别模型。
- 音频特征提取方法比较: 对比自适应波形前端与传统梅尔频谱前端在昆虫声学识别中的效果。
- 生物声学应用开发: 为农业害虫监测、生物多样性调查等场景提供数据支持。
- 机器学习模型复现: 可用于复现PLOS Computational Biology发表研究的实验结果。
