鸟类声音识别音频元数据分析数据集BirdSoundsRecognitionAudioMetadataAnalysis-aman2114
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 音频分析, 生物多样性, 声音识别, 元数据, 数据标注, 机器学习, 生态研究
数据概述：
该数据集包含来自Xeno-Canto等平台的鸟类音频数据元信息，记录了各种鸟类的声音记录，包括录音的物种、地理位置、录制时间、声音类型等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体录制时间范围，但包含了录制时间信息。
地理范围：数据记录了鸟类声音的地理位置信息，覆盖全球范围。
数据维度：包括主要字段如“primary_label”（主要鸟类物种标签）、“secondary_labels”（次要鸟类物种标签）、“type”（声音类型）、“latitude”（纬度）、“longitude”（经度）、“scientific_”（学名）、“common_”（常见名称）、“author”（录音作者）、“license”（许可协议）、“rating”（评分）、“time”（录音时间）、“url”（音频链接）、“file”（文件名）、“full_path”（文件完整路径）、“secondary_counts”（次要标签计数）和“time_norm”（时间标准化）。
数据格式：CSV格式，文件名为meta_newcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Xeno-Canto等鸟类声音数据库，并包含了录音的详细信息。该数据集适合用于鸟类声音识别、生态学研究和生物多样性分析。
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，如鸟类声音分类、物种识别、声音事件检测等。
行业应用：为生物多样性监测、环境评估和自然保护机构提供数据支持，尤其在鸟类种群分布研究、栖息地评估等方面具备实用性。
决策支持：支持生态环境保护决策和生物多样性保护策略制定，帮助优化保护措施。
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识别和生态学分析。
此数据集特别适合用于探索鸟类声音与环境因素、鸟类行为之间的关系，帮助用户构建鸟类声音识别模型，提升生态监测的效率和准确性。
