摘要：该数据集收录了美国加利福尼亚州和内华达州地区的鸟类鸣叫录音，数据来源于全球知名的鸟类声音数据库与在线社区 Xeno-canto。
数据集概述
该数据集收录了美国加利福尼亚州和内华达州地区的鸟类鸣叫录音，数据来源于全球知名的鸟类声音数据库与在线社区 Xeno-canto。数据集选取了多个鸟类物种的野外录音，并对不同物种的样本数量进行了均衡处理，每个物种包含约 30 条录音，以减少类别不平衡对后续分析和模型训练的影响。所有录音均由不同地区的鸟类观察者和声音采集者在真实自然环境中完成，并依据相应的知识共享许可协议发布，因此数据具有较强的真实性、生态多样性和野外声学特征，可用于鸟类声音识别及生物声学研究。
数据结构与关键特征
数据集主要由鸟类音频文件和配套的索引信息文件组成，其中音频样本按照鸟类物种进行标注，同时还包含不同形式的鸣叫类型标签，如鸣唱、叫声及其他非标准化发声描述。索引文件 xeno-canto_ca-nv_index.csv 记录了每段录音对应的物种信息、录音者、授权许可等元数据，为音频追踪、类别统计和数据管理提供了基础。其突出特点是各物种样本数量相对均衡，同时录音来自真实野外环境，因此不可避免地包含风声、昆虫声、其他鸟类鸣叫以及环境噪声等背景干扰，这使数据能够较好地反映真实鸟声识别任务中的复杂声学条件。
应用价值与研究方向
该数据集可广泛应用于鸟类声音分类、物种自动识别、生物声学分析、生态监测以及环境声音识别等研究方向。研究人员可以通过梅尔频谱图、MFCC、短时傅里叶变换等方法提取音频声学特征，并结合卷积神经网络、循环神经网络、Transformer 或预训练音频模型构建鸟类物种识别系统。同时，数据中的真实环境噪声也适合用于研究鲁棒音频分类、声音事件检测、鸟鸣分割和弱监督学习等问题。此外，该数据集还可用于分析不同鸟类鸣叫模式及区域生态声音特征，为鸟类种群调查、生物多样性监测和智能化野生动物保护提供数据支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-375
文件大小：1.3G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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