鸟类声音识别音频标注与特征数据集BirdSoundRecognitionAudioAnnotationandFeatureDataset-kagglembb
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 音频识别, 生物声学, 机器学习, 声音分类, 数据标注, 鸟类学, 声音特征
数据概述：
该数据集包含来自鸟类声音记录的数据，记录了不同鸟类的声音样本及其相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为鸟类声音的录制时间，反映了不同鸟类的活动时间。
地理范围：数据录制地点涵盖全球范围，体现了不同地域鸟类的声音多样性。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：主要鸟类标签（primary_label），次要标签（secondary_labels），声音类型（type），经纬度（latitude, longitude），鸟类学名（scientific_name），鸟类俗名（common_name），录音者（author），授权许可（license），评分（rating），录音时间（time），音频URL（url），文件名（filename），目标变量（new_target），目标变量长度（len_new_target），文件路径（file_path），以及交叉验证折数（kfold）。
数据格式：数据以CSV格式存储，文件名为train_folds.csv，包含结构化数据，方便进行分析和处理。此外，还包含.bin文件，可能用于存储音频数据或中间特征。
来源信息：数据来源于Xeno-canto等公开鸟类声音数据库，经过整理和标注，为机器学习任务提供训练素材。
该数据集适合用于鸟类声音识别、生物声学研究以及音频分类等领域。
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、机器学习和信号处理交叉领域的学术研究，例如鸟类声音的自动识别、分类、特征提取和行为分析。
行业应用：可以为生态监测、环境保护、野生动物研究等行业提供数据支持，尤其是在自动化鸟类监测、生物多样性评估方面。
决策支持：支持生态保护和生物多样性研究领域的决策制定，为野生动物保护策略提供数据支撑。
教育和培训：作为生物声学、机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音分析和模式识别。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的特征和模式，构建鸟类声音识别模型，以及分析鸟类行为与环境之间的关系，从而实现对鸟类种群和生态环境的深入理解。
