鸟类鸣叫声特征分析数据集BirdVocalizationFeatureAnalysis-taraworkacc
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 生物声学, 声音特征, 机器学习, 信号处理, 声学分析, 鸟类识别, 数据科学
数据概述：
该数据集包含来自鸟类鸣叫声的音频数据及其对应的特征数据，旨在用于鸟类声音的分析与识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为用于静态声音特征分析的语料库。
地理范围：数据集中的声音样本来自不同鸟类，未明确标注具体的地理位置。
数据维度：数据集主要包含两部分：
音频数据：以.wav格式存储的鸟类鸣叫声，总计6402个音频文件。
特征数据：以CSV格式存储的特征集，包含时间域和频域上的多种声音特征，如时间中心、持续时间、偏度、峰度、熵、频谱中心、带宽、频谱偏度、频谱峰度、频谱熵、RMS能量、峰值振幅、音高、最大基频、平均基频、最小基频等。
数据格式：数据以.wav和.csv两种格式提供，.wav文件为原始音频文件，featureset.csv文件提供了对音频进行处理后提取的特征数据，便于进行后续的分析和建模。数据已进行特征提取，可以直接用于机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源未明确，但提供了从声音信号中提取的特征，并进行了标注。
该数据集适合用于鸟类鸣叫声的声学特征分析、鸟类种类识别、以及声音分类等应用。
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、信号处理、机器学习等领域的学术研究，例如探索鸟类鸣叫声的特征与鸟类行为之间的关系、开发鸟类声音识别模型等。
行业应用：可用于环境监测、野生动物保护、生态研究等行业，例如通过声音监测评估鸟类种群数量、监测环境变化对鸟类活动的影响等。
决策支持：支持环境管理部门进行生物多样性评估、制定野生动物保护策略，以及辅助生态系统健康评估。
教育和培训：作为信号处理、机器学习、数据分析等课程的实践材料，帮助学生和研究人员理解和应用声音特征提取、分类等技术。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音特征与鸟类种类之间的关联，通过分析声音特征实现对鸟类的自动识别，并深入研究声音特征在不同环境下的变化规律。
