鸟类声音识别多标签评分数据集BirdSoundRecognitionMulti-labelScoreDataset-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 生物声学, 多标签分类, 声音识别, 机器学习, 评分数据, 计算机视觉, 音频分析
数据概述：
该数据集包含用于鸟类声音识别的评分数据，来源于相关研究项目，旨在评估模型在识别多种鸟类叫声方面的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据鸟类物种推测可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集主要包含两种类型的数据：
评分数据（.csv）：记录了模型对不同鸟类声音的识别评分，包含“Unnamed: 0”和“primary_only_score”或“primary_score”或“secondary_score”等字段，用于评估模型性能。
结果数据（result.csv）：包含了对多个鸟类声音的识别结果，以及对应的评估指标。字段包括“row_id”和多种鸟类名称缩写（如“abethr1”、“abhori1”等），每个缩写代表一种鸟类，数值则代表模型对该鸟类声音的识别结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于分析和处理。除了CSV文件，还包括Python脚本（.py）和二进制文件（.bin），可能用于模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于相关研究项目，具体来源信息待补充。该数据集经过了预处理，以便于模型训练和评估。
该数据集适合用于鸟类声音识别、多标签分类、生物声学研究以及相关算法的开发和评估。
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、声音识别、机器学习等领域的学术研究，例如，可以用于探索多标签分类算法在鸟类声音识别中的应用，分析不同算法的性能差异，以及研究影响识别准确率的因素。
行业应用：可以为相关行业提供数据支持，如环境监测、生态保护、生物多样性研究等，特别是用于开发自动鸟类声音监测系统，辅助科研人员进行鸟类种群调查和生态环境评估。
决策支持：支持生态环境保护部门的决策制定，帮助他们更好地了解鸟类分布、种群数量等信息，从而制定更有效的保护策略。
教育和培训：作为机器学习、人工智能、生物声学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉多标签分类任务，并提升他们在音频数据处理和分析方面的技能。
此数据集特别适合用于评估和改进鸟类声音识别模型的性能，以及探索不同算法在复杂环境下的表现，从而推动相关领域的技术进步和应用发展。
