鸟类声音识别模型与音频数据集_Bird_Sound_Recognition_Model_and_Audio_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类识别, 声音识别, 音频分析, 机器学习, 深度学习, ONNX模型, 生物多样性, 声音分类
数据概述：
该数据集包含用于鸟类声音识别的音频文件、预训练的ONNX模型以及相关辅助数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含鸟类声音，可能涵盖全球范围。
数据维度：
音频文件：包含鸟类叫声的.wav格式音频文件。
ONNX模型：预训练的深度学习模型，用于鸟类声音识别，包含多个不同结构的EfficientNet模型。
辅助数据：包含CSV文件，其中包含鸟类标签及其数量统计信息。
数据格式：包括.wav音频文件、.onnx模型文件和.csv数据文件。
来源信息：数据来源于公开的鸟类声音识别项目，用于训练和评估鸟类声音识别模型。
该数据集适合用于声音识别、音频分类和生物多样性研究。
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：适用于声音识别、音频处理、机器学习和深度学习领域的研究，例如鸟类声音识别算法的开发和优化。
行业应用：为生态监测、生物多样性研究、环境评估等领域提供技术支持。
决策支持：支持环境监测机构和科研机构进行鸟类种群数量评估和生态环境评估。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和音频处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音识别技术。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音识别模型的构建与优化，以及对生物多样性进行分析和研究。
