鸟类声音识别数据集BirdSoundRecognitionDataset-indhujasidh
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类, 生物声学, 声音识别, 机器学习, 音频分类, 生物多样性, 鸟类学, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-Canto等平台的鸟类声音记录，记录了多种鸟类的声音样本及其相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可以推断为多年积累的鸟类声音记录。
地理范围：数据涵盖全球范围内的鸟类声音，提供了不同地区鸟类的声音样本。
数据维度：数据集包括primary_label（主要标签，即鸟类物种代码），secondary_labels（次要标签），type（声音类型），latitude（纬度），longitude（经度），scientific_name（学名），common_name（常见名称），author（录制者），license（许可协议），rating（评分），url（音频链接），filename（文件名），len_sec_labels（次要标签数量），path（音频文件路径），frames（帧数），sr（采样率），duration（时长）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和valid.csv两个文件，提供了结构化的鸟类声音信息，便于音频分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Xeno-Canto等鸟类声音数据库，已进行标准化处理，提供了丰富的鸟类声音样本和元数据。
该数据集适合用于鸟类声音识别、生物声学研究、生态监测和音频分类等领域。
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、生态学和机器学习交叉领域的学术研究，如鸟类声音识别模型的开发、鸟类行为分析、生物多样性监测等。
行业应用：为环境监测、野生动物保护、智能音频分析等行业提供数据支持，尤其在鸟类物种识别、声音事件检测等方面具备实用价值。
决策支持：支持环境管理部门的生物多样性评估、栖息地保护策略制定，以及科研机构的鸟类研究。
教育和培训：作为生物声学、音频处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音识别技术。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音特征与物种之间的关系，构建高精度的鸟类声音识别模型，并服务于生态环境保护和生物多样性研究。
