鸟类鸣叫声声学特征分析数据集BirdsongAcousticFeatureAnalysis-meckdahl
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 鸣叫声, 声学分析, 生物声学, 信号处理, 频率分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自鸟类鸣叫声的声学特征数据，旨在用于鸟类声音的分析与识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为对特定鸟类鸣叫声的声学特征的静态描述。
地理范围：数据未明确说明地理位置，但可用于分析不同鸟类的鸣叫声特性。
数据维度：数据集包括多个声学特征，如nSongID（歌曲ID）、ecode（编码）、file_nIt（文件名）、primFr（基频）、avgFr（平均频率）、primSl（基频斜率）、dCycle（周期）、nSegm（片段数量）、fFundFreq（基频频率）、nFFmult（基频倍数）、f1-f10（前10个共振峰频率）、fp1-fp10（前10个共振峰功率）等。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便进行数据分析与建模。数据文件名为Bproj_data_XX_YY.csv，其中XX和YY代表不同的时间段。
来源信息：数据来源于对鸟类鸣叫声的录音分析，通过声学处理方法提取特征。
该数据集适合用于生物声学研究、鸟类声音识别和信号处理等领域。
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：适用于生物声学、动物行为学等领域的研究，如鸟类物种识别、鸣叫声结构分析、声音特征与行为关联分析等。
行业应用：可以为相关行业提供数据支持，如智能鸟类监测系统、生态环境监测、声音识别技术开发等。
决策支持：支持生态保护领域的决策制定，例如评估环境变化对鸟类种群的影响。
教育和培训：作为生物声学、信号处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解声音分析方法和鸟类鸣叫声特性。
此数据集特别适合用于探索鸟类鸣叫声的声学特征，并用于开发鸟类声音识别模型，实现对鸟类行为的深入理解。
