鸟类声音识别与分类数据集BirdSoundRecognitionandClassificationDataset-jaideepvalani
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 生物声学, 声音识别, 音频分类, 机器学习, 声纹分析, 动物行为, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的鸟类声音录音，以及相关的元数据信息，旨在用于鸟类声音识别和分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集中录音的时间跨度不明确，但录音时间信息包含在元数据中，可以根据具体需求进行时间分析。
地理范围：数据集中的录音来源于全球范围，覆盖了多种鸟类物种。
数据维度：数据集主要包括以下几部分：
rich_train_metadata.csv：包含了录音的详细元数据，如鸟类主要标签（primary_label）、次要标签（secondary_labels）、录音类型（type）、经纬度、学名、俗名、录音者、录音日期、文件名、许可证、评分、录音时间、URL、标签ID、文件路径、帧数、采样率（sr）、时长（duration）和fold（用于交叉验证）。
音频文件：以.ogg格式存储的鸟类声音录音，存储在train_short_audio目录下。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV（rich_train_metadata.csv）、音频文件（.ogg），以及.npy格式的音频图像，方便进行不同的分析和处理。
来源信息：数据来源于鸟类声音记录项目，例如Xeno-canto等，并包含了录音者的信息。数据已进行标准化处理，通过元数据提供了丰富的上下文信息。
该数据集适合用于生物声学研究、声音识别模型训练和音频分析，以及机器学习和深度学习应用。
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、动物行为学、声音生态学等领域的学术研究，例如鸟类物种识别、声音事件检测、鸟类声音行为分析等。
行业应用：可以为环境监测、野生动物保护、智能监控等行业提供数据支持，例如自动化鸟类监测系统、生物多样性评估等。
决策支持：支持环境管理部门和研究机构进行鸟类种群调查、栖息地评估和保护策略制定。
教育和培训：作为生物声学、机器学习和信号处理相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解声音分析和模式识别。
此数据集特别适合用于开发鸟类声音识别模型，分析不同鸟类声音的特性，并探索声音特征与环境因素之间的关系，从而实现鸟类物种的自动识别与监测。
