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Xeno-canto|鸟类声音数据集|生物多样性数据集
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Xeno-canto是一个全球性的鸟类声音数据库，包含来自世界各地的鸟类叫声录音。该数据集提供了详细的录音信息，包括鸟类种类、录音地点、录音时间、录音设备等。用户可以通过搜索功能查找特定鸟类的叫声录音。
提供机构：
www.xeno-canto.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Xeno-canto数据集的构建基于全球鸟类声音的广泛收集与整理。该数据集通过志愿者和专业鸟类学家的贡献，收录了来自世界各地的鸟类鸣叫录音。这些录音经过严格的筛选和标注，确保了数据的质量和准确性。构建过程中，采用了先进的声音识别技术，对录音进行分类和索引，以便于后续的科学研究和教育应用。
特点
Xeno-canto数据集以其多样性和广泛性著称，涵盖了超过10,000种鸟类的声音记录，覆盖了全球各大洲和生态系统。该数据集不仅提供了高质量的音频文件，还附有详细的元数据，包括录音地点、时间、鸟类种类和行为信息。这些特点使得Xeno-canto成为鸟类学研究、生态保护和环境教育的重要资源。
使用方法
Xeno-canto数据集的使用方法多样，适用于多种科学研究和教育活动。研究人员可以通过搜索功能快速找到特定鸟类的声音记录，进行物种识别、行为分析和生态研究。教育工作者可以利用这些音频资源进行课堂教学，增强学生对鸟类多样性和生态系统的理解。此外，公众也可以通过该平台学习和欣赏世界各地的鸟类声音，提升环保意识。
背景与挑战
背景概述
Xeno-canto数据集是一个全球性的鸟类声音数据库，由荷兰鸟类学家Willem-Pier Vellinga于2005年发起。该数据集旨在收集和共享世界各地鸟类的鸣叫声，以支持鸟类学研究、生态保护和教育。通过全球志愿者的贡献，Xeno-canto已收录了超过50万条鸟类录音，涵盖了超过10,000种鸟类，成为全球最大的开放获取鸟类声音资源。这一数据集不仅为科学家提供了宝贵的研究材料，还为公众提供了了解和欣赏自然界多样性的窗口。
当前挑战
尽管Xeno-canto数据集在鸟类学和生态学领域具有重要价值，但其构建过程中面临诸多挑战。首先，录音质量参差不齐，部分录音受环境噪音干扰，影响数据分析的准确性。其次，数据标注的复杂性，不同鸟类的鸣叫声具有高度多样性，准确分类和标注需要专业知识和大量时间。此外，数据集的全球性导致语言和文化差异，增加了数据管理和用户交互的难度。最后，数据集的持续更新和维护需要大量人力和资源，确保数据的时效性和完整性。
发展历史
创建时间与更新
Xeno-canto数据集创建于2005年，由荷兰鸟类学家和计算机科学家共同发起。自创建以来，该数据集持续更新，截至2023年，已收录超过70万条鸟类声音记录。
重要里程碑
Xeno-canto的第一个重要里程碑是2009年，当时数据集首次突破10万条记录，标志着其成为全球最大的开放鸟类声音数据库。2015年，Xeno-canto引入了高级搜索功能，使用户能够根据地理位置、物种和录音质量等参数进行精确检索，极大地提升了数据集的实用性和研究价值。2020年，Xeno-canto与多个国际保护组织合作，开始提供濒危物种的声音数据，进一步推动了生物多样性保护的研究和实践。
当前发展情况
当前，Xeno-canto已成为全球鸟类学研究的重要资源，不仅为学术界提供了丰富的数据支持，还广泛应用于生态保护、物种识别和环境监测等领域。数据集的开放获取模式促进了全球科研人员的合作与交流，推动了鸟类声音学的发展。此外，Xeno-canto还通过举办在线研讨会和培训课程，提升了公众对鸟类声音的认知和保护意识，为全球生物多样性保护做出了重要贡献。
发展历程
- Xeno-canto数据集首次发布，旨在收集和共享全球鸟类声音记录。
- Xeno-canto推出在线平台，用户可以上传和下载鸟类声音数据，促进了全球范围内的数据共享和科学研究。
- Xeno-canto数据集收录的鸟类声音记录突破10万条，成为全球最大的开放获取鸟类声音数据库。
- Xeno-canto引入新的数据管理工具，提升了数据质量和用户交互体验，进一步推动了鸟类声音研究的发展。
- Xeno-canto数据集收录的鸟类声音记录超过50万条，持续为全球鸟类学研究提供重要数据支持。
常用场景
经典使用场景
在生态学和生物声学领域，Xeno-canto数据集被广泛用于鸟类声音的分类和识别研究。该数据集包含了来自全球各地的鸟类鸣叫录音，为研究人员提供了一个丰富的声学资源库。通过分析这些录音，科学家们能够深入研究鸟类的行为模式、物种分布以及生态系统的健康状况。
实际应用
在实际应用中，Xeno-canto数据集被用于开发鸟类声音识别应用程序，这些应用程序可以帮助自然保护工作者和鸟类爱好者快速识别鸟类物种。此外，该数据集还被用于环境监测，通过分析鸟类鸣叫的变化来评估生态系统的健康状况。在教育领域，Xeno-canto也成为了生物学和生态学课程的重要教学资源，帮助学生直观地理解鸟类声学和生态学原理。
衍生相关工作
基于Xeno-canto数据集，许多研究工作得以展开，其中最为经典的是鸟类声音识别算法的研究。这些算法不仅提高了鸟类物种的识别精度，还推动了机器学习和人工智能在生物声学领域的应用。此外，该数据集还激发了关于声学信号处理和数据挖掘的新方法研究，为生态学和生物声学领域带来了新的研究视角和工具。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
CliMedBench
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Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
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