2022年鸟类声音识别比赛音频数据特征提取数据集-viktorcikojevic
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音,音频处理,声学特征,频谱图,时间序列,频率分析,机器学习,鸟类识别,生物声学
数据概述：
本数据集基于2022年鸟类声音识别比赛的音频数据，提取了关键的声学特征。原始音频文件被处理成5秒的片段，并对每个片段进行了频谱图分析。具体步骤包括：
- 分段处理： 将原始音频文件分割成5秒长的音频片段。
- 频谱图计算： 对每个音频片段进行短时傅里叶变换（STFT），生成频谱图。STFT的参数设置为：帧长1024个采样点，帧步长128个采样点。
- 频谱图归一化： 对生成的频谱图进行归一化处理，以消除不同音频文件之间的幅度差异，增强特征提取的鲁棒性。
- 时频域积分： 对归一化后的频谱图分别在时间和频率维度上进行积分，得到代表音频片段整体特征的积分值。
- 积分值归一化： 对时频域的积分值进行归一化，进一步统一数据尺度。
数据用途概述：
该数据集主要用于鸟类声音识别、声学特征分析、机器学习模型训练与评估等场景。研究人员可以使用该数据集训练和测试各种鸟类声音识别模型，探索不同的特征提取方法和模型结构。此外，该数据集也适用于生物声学研究，帮助理解鸟类的声音特征与行为之间的关系。通过对时频域的积分值进行分析，可以有效地捕捉音频片段的整体特征，为后续的分类和识别任务提供有力的支持。
