鸟类声音识别音频数据集BirdSoundRecognitionAudioDataset-crained
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 音频分析, 声学特征, 声音分类, 机器学习, 鸟类识别, 声音信号处理, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自鸟类声音的录音数据，记录了鸟类鸣叫和其他声音的声学特征，用于训练和评估鸟类声音识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但通常被视为静态音频数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但音频内容涵盖了各种鸟类的声音。
数据维度：数据集包含.npy格式的音频数据，以及一个名为rich_metadata.csv的元数据文件。元数据文件包含以下字段：Unnamed: 0（索引列），itemid（音频文件唯一标识符），hasbird（是否包含鸟叫声，0表示无，1表示有），filename（音频文件名），primary_label（主要标签，即声音类型，如“nocall”），filepath（音频文件路径），frames（音频帧数），sr（采样率），duration（音频时长），fold（交叉验证折数）。
数据格式：音频数据以.npy格式存储，元数据以CSV格式存储，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的鸟类声音数据库，并经过处理和整理，以适合机器学习任务。
该数据集适合用于鸟类声音识别、声音事件检测和声学特征分析等研究。
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：适用于声学、生物学、机器学习等领域的学术研究，如鸟类声音分类、声学特征提取、声音事件检测等研究。
行业应用：可以为环境监测、野生动物保护、生物多样性研究等行业提供数据支持，特别是在自动化鸟类监测和物种识别方面。
决策支持：支持生态环境评估、鸟类种群数量监测和栖息地保护决策。
教育和培训：作为声音信号处理、机器学习、生物声学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解声音识别和分析。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音的模式与特征，帮助用户构建鸟类声音识别模型、提升识别准确率。
