鸟类声音识别数据集
鸟类声音识别是生物多样性监测、生态环境保护和鸟类学研究的重要技术手段。随着机器学习和深度学习技术的发展，基于声音特征的自动识别系统在野生动植物保护领域发挥着越来越重要的作用。本数据集为鸟类声音自动识别研究提供了丰富的样本资源，包含大量经过专业标注的鸟类音频记录及其特征表示。
该数据集由元数据和特征文件两部分组成。元数据存储在all_train.csv文件中，包含鸟类的主要标签、次要标签、记录名称、数据来源和排名信息；特征文件以.npy格式存储在各个鸟类物种命名的文件夹中，每个文件夹包含对应鸟类音频的特征向量。这种结构设计使得研究人员可以直接利用预处理好的特征数据进行模型训练，大大提高了研究效率。数据集的完整性和丰富性使其成为鸟类声音识别算法开发、模型训练和性能评估的理想资源，对于推动生态监测自动化、保护生物多样性具有重要的科研和应用价值。
数据基本信息
数据字段说明
| 字段名称 | 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性 |
|---|---|---|---|---|
| primary_label | 字符串 | 鸟类主要物种标签 | ywcpar, yercac1, grekis | 100%（无缺失） |
| secondary_labels | 字符串（列表格式） | 音频中包含的其他物种标签 | [‘’], [‘chfmac1’], [“yebela1”, “smbani”] | 100%（无缺失） |
| record_name | 字符串 | 音频记录的唯一标识符 | XC115515, iNat1019756 | 100%（无缺失） |
| source | 字符串 | 数据来源标识 | bc25, bc00, bc21 | 100%（无缺失） |
| rank | 浮点数 | 记录的排名值 | 1.0, 2.0, 142.0 | 100%（无缺失） |
数据分布情况
主要标签（鸟类物种）分布
| 标签名称 | 记录数量 | 占比 |
|---|---|---|
| grekis | 1030 | 3.59% |
| compau | 808 | 2.81% |
| trokin | 787 | 2.74% |
| roahaw | 710 | 2.47% |
| banana | 610 | 2.12% |
| whtdov | 572 | 1.99% |
| socfly1 | 544 | 1.90% |
| yeofly1 | 525 | 1.83% |
| bobfly1 | 512 | 1.78% |
| wbwwre1 | 499 | 1.74% |
| 其他196种 | 22124 | 77.03% |
数据源分布
| 数据源 | 记录数量 | 占比 |
|---|---|---|
| bc25 | 28552 | 99.41% |
| bc00 | 83 | 0.29% |
| bc21 | 62 | 0.22% |
| bc24 | 13 | 0.05% |
| bc23 | 10 | 0.03% |
| bc20 | 1 | 0.00% |
记录名称格式分布
| 格式类型 | 记录数量 | 占比 |
|---|---|---|
| XC格式 | 约28600 | 99.58% |
| iNat格式 | 约121 | 0.42% |
数据规模与格式
- 总记录数：28,721条
- 物种数量：206种鸟类
- 特征文件数：172个.npy文件
- 数据文件大小：
- 元数据：约1MB
- 特征文件：每个约640KB，总计约109MB
- 数据格式：
- 元数据：CSV格式
- 特征数据：NumPy数组(.npy)格式，每个数组形状为(160000,)，数据类型为float32
数据优势
| 优势特征 | 具体表现 | 应用价值 |
|---|---|---|
| 物种多样性丰富 | 包含206种不同鸟类的声音数据 | 支持多类别分类模型训练，提高识别系统的泛化能力 |
| 样本数量充足 | 总计28,721条记录，平均每个物种140条样本 | 提供足够的数据支撑深度学习模型训练，减少过拟合风险 |
| 预处理特征完整 | 包含经过处理的音频特征向量，每个特征向量长度为160000 | 研究者可直接使用特征数据进行模型训练，节省数据预处理时间 |
| 多级标签标注 | 同时包含主要物种标签和次要物种标签，平均每个带次要标签的记录包含1.6个次要标签 | 支持多标签分类任务，可用于识别混合声音场景中的多种鸟类 |
| 数据来源权威 | 主要来源于bc25数据源（99.41%），数据质量可靠 | 保证模型训练数据的专业性和准确性，提高识别结果的可信度 |
| 文件组织规范 | 按鸟类物种名称分类存储特征文件，便于数据管理和使用 | 方便研究者针对特定物种进行深入分析和模型优化 |
数据样例
元数据样例
1 | |
特征文件信息
每个鸟类物种文件夹包含两类特征文件：
- first_random5_XC{ID}.npy - 音频前5秒的特征表示
- last_random5_XC{ID}.npy - 音频后5秒的特征表示
特征文件示例信息：
- 文件路径：./rutjac1/first_random5_XC354993.npy
- 形状：(160000,)
- 数据类型：float32
- 前5个元素：[-0.00691692, -0.00780473, -0.00429716, 0.00096841, 0.00326778]
应用场景
1. 鸟类声音自动识别系统开发
本数据集可直接用于训练深度学习模型，开发自动化的鸟类声音识别系统。研究人员可以利用已有的音频特征向量，构建卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或Transformer等模型，实现对野外录制音频中鸟类物种的自动识别。这类系统可广泛应用于自然保护区的生物多样性监测、迁徙鸟类种群动态研究等领域，大幅提高监测效率，降低人力成本。特别是在偏远地区或难以到达的栖息地，自动识别系统能够持续收集数据，为生态保护决策提供科学依据。
2. 多标签声音场景分类研究
数据集中丰富的次要标签信息为研究多物种混合声音场景提供了宝贵资源。研究者可以开发多标签分类模型，识别在同一录音中出现的多种鸟类声音。这对于模拟真实野外环境中的声音识别具有重要意义，因为在自然环境中，不同物种的声音常常相互重叠。通过训练能够处理复杂声学场景的模型，可以更准确地评估生态系统的物种丰富度和多样性，为生物多样性保护和生态系统健康评估提供更全面的数据支持。
3. 鸟类声音特征提取与分析
数据集包含预处理好的特征向量和对应的物种标签，为研究鸟类声音特征的分类能力提供了良好基础。研究者可以深入分析不同特征维度对物种识别的贡献，探索更有效的特征表示方法。同时，通过比较不同物种声音特征的差异，可以发现鸟类声学通信的规律，为鸟类行为学研究提供新的视角。这类研究不仅有助于改进识别算法，还能增进对鸟类声学适应和进化的理解。
4. 迁移学习与模型泛化能力研究
利用数据集中多样的物种样本和丰富的样本数量，可以开展迁移学习研究，探索如何将从常见物种学习到的知识迁移到稀有物种的识别中。这对于保护濒危鸟类物种尤为重要，因为这些物种的样本通常较为稀缺。通过迁移学习技术，可以提高对稀有物种的识别准确率，为濒危物种监测和保护提供技术支持。此外，研究模型在不同数据源(bc25、bc00等)间的泛化能力，有助于开发更稳健的识别系统。
5. 声音监测系统的部署与应用
基于本数据集训练的模型可以部署到实际的野外监测系统中。这些系统可以安装在自然保护区、国家公园或其他重要生态区域，通过自动采集和分析鸟类声音数据，实时监测物种分布和种群动态。系统可以定期生成报告，帮助保护管理人员及时了解生态系统的变化，制定相应的保护策略。此外，这些数据还可以与其他环境监测数据(如气候数据、栖息地变化数据等)结合，开展更全面的生态学研究。
结尾
本数据集作为一个全面、高质量的鸟类声音识别资源，具有显著的科研价值和应用潜力。它不仅提供了丰富的物种多样性和充足的样本数量，还包含了完整的预处理特征向量，大大降低了研究门槛。多级标签标注的设计使其适用于复杂声学场景的研究，而规范的文件组织则方便了数据的管理和使用。
该数据集的核心优势在于其特征数据的完整性，研究者无需进行复杂的音频预处理即可直接用于模型训练，这在处理大规模音频数据时尤为重要。数据集涵盖的206种鸟类和近3万条记录，使其成为训练稳健识别模型的理想选择。
对于鸟类学研究人员、生态保护工作者和机器学习工程师来说，本数据集提供了一个宝贵的平台，可以推动鸟类声音识别技术的发展，为生物多样性保护和生态环境监测做出贡献。随着相关技术的不断进步，基于此类数据集开发的应用将在更广泛的领域发挥重要作用。
如需获取更多信息或有其他需求，可以通过适当渠道联系数据集提供方。