鸟类鸣叫声识别训练数据集BirdCallRecognitionTrainingDataset-alanchn31
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 鸣叫声, 生物声音, 数据标注, 声学分析, 机器学习, 物种识别, 音频处理
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的鸟类鸣叫声录音信息，记录了不同鸟类的声音特征及相关环境信息，旨在用于鸟类鸣叫声的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度不明确，录音时间分布在不同年份。
地理范围：数据覆盖全球范围内的鸟类，录音地点多样。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括但不限于：录音的评分、是否使用回放、鸟类物种代码（ebird_code）、声道数量、录音日期、音高、录音时长、文件名、语速、鸟类物种名称、音符数量、录音标题、次要标签、鸟类可见性、科学名称、录音地点、纬度、采样率、录音类型、海拔高度、录音描述、MP3文件的比特率、文件类型、音量、背景噪音、录音ID（xc_id）、录音URL、录音国家、录音作者、主要标签、经度、录音长度、录音时间、录音者、许可证信息、重采样采样率、重采样文件以及重采样声道。
数据格式：CSV格式，文件名为train_mod.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的鸟类声音数据库，经过整理和标注，适用于音频分析和机器学习任务。
该数据集适合用于鸟类鸣叫声的识别、分类、特征提取和声学研究。
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、生态学、机器学习等领域的学术研究，如鸟类物种识别、声音特征分析、环境监测等。
行业应用：可为环境监测、生物多样性研究、野生动物保护等行业提供数据支持，例如通过声音识别自动监测鸟类种群。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化，如生态环境保护政策的制定。
教育和培训：作为生物声学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音分析。
此数据集特别适合用于探索鸟类鸣叫声的特征，构建鸟类声音识别模型，帮助用户实现对鸟类物种的自动识别与监测。
