鸟类鸣叫声识别元数据与交叉验证数据集BirdcallMetadatawithFolds-dryanfurman
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别, 生物声学, 音频分析, 机器学习, 交叉验证, 标注数据, 物种分类, 数据集构建
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-Canto等平台的鸟类鸣叫声元数据信息，记录了多种鸟类声音的详细描述，并附带了交叉验证的划分信息，用于训练和评估鸟类声音识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了录音的日期信息。
地理范围：数据覆盖全球范围内的鸟类，包含了不同地理位置的录音数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
primary_label：主要的鸟类物种标签；
secondary_labels：次要的鸟类标签，用于更细致的描述；
type：声音类型，如“鸣叫”、“呼叫”等；
latitude：录音的纬度；
longitude：录音的经度；
scientific_name：鸟类的学名；
common_name：鸟类的常见名称；
author：录音作者；
date：录音日期；
file：音频文件名；
license：录音许可协议；
rating：录音评分；
time：录音时间；
url：录音链接；
fold：交叉验证的折叠信息。
数据格式：CSV格式，文件名为metadata_withfold.csv，方便数据分析和模型训练。数据已进行标准化处理。
该数据集特别适合用于鸟类声音识别、生物声学研究、以及机器学习模型的开发与验证。
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、鸟类学和机器学习交叉领域的学术研究，如鸟类声音分类、物种识别、声音事件检测等。
行业应用：为环保监测、生态研究、生物多样性评估等领域提供数据支持，尤其在自动化鸟类监测、物种分布预测方面具有实用价值。
决策支持：支持生态环境保护机构的决策制定，帮助其更好地了解鸟类种群分布、评估栖息地质量。
教育和培训：作为生物声学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音分析与识别。
此数据集特别适合用于构建鸟类声音识别模型，探索不同鸟类声音的特征，并进行交叉验证以评估模型的性能，从而提升识别准确率。
