摘要动物与鸟类数据集是一个包含 35 种物种的多模态数据集整合图像数据约 7,980 张每类 228 张平衡分布和音频数据每类 50-100 个声音文件包含动物发声和鸟类鸣叫。数据集采用基于类别的目录结构组织图像和音频对应相同物种支持视觉物种识别、音频分类可使用梅尔频谱图、MFCCs 特征提取和多模态融合系统开发适用于野生动物监测和物种识别研究。数据集简介数据集概述动物与鸟类数据集Animals and Birds Dataset是一个包含 35 种动物和鸟类物种的图像和声音数据的多模态数据集专为支持机器学习和深度学习模型开发而设计适用于物种识别、图像分类、音频分类和多模态识别系统。数据集组织为独立的动物和鸟类图像及声音目录图像和音频数据集均遵循相似的基于类别的目录结构便于将视觉和声学数据与相应物种关联。图像数据集包含 35 个物种目录每个类别包含 228 张图像提供跨所有物种的平衡图像数据集总计约 7,980 张图像可用于训练和评估视觉物种识别和分类的计算机视觉和深度学习模型。音频数据集同样包含 35 个物种目录对应图像数据集中的相同动物和鸟类类别每个物种目录包含约 50 至 100 个声音文件取决于物种特定音频数据的可用性这些声音样本代表动物发声、鸟类鸣叫和其他物种相关声音可使用梅尔频谱图、MFCCs 等音频特征提取技术处理以开发基于声音的物种分类模型。数据结构与类别特征数据集采用基于类别的目录格式组织顶层分为两个主目录Animal and Bird Images Dataset动物和鸟类图像数据集和 Animal and Bird Sound Dataset动物和鸟类声音数据集。每个主目录下包含 35 个物种子目录Species 1 至 Species 35每个子目录对应一个特定的动物或鸟类物种。图像数据集中每个物种目录包含 228 张图像文件确保类别平衡总计约 7,980 张图像。音频数据集中每个物种目录包含 50-100 个声音文件音频样本数量因物种音频数据可用性而异。这种并行的双模态结构使得相同物种的视觉和声学数据能够直接对应和融合为多模态学习提供了理想的数据架构。图像可用于训练卷积神经网络进行视觉识别音频可通过频谱图转换或特征提取用于声音分类两种模态可结合用于增强识别性能。应用价值与研究方向该数据集支持多个生物声学、计算机视觉和人工智能应用方向包括动物和鸟类物种识别、图像分类、音频分类、野生动物监测系统、鸟类鸣叫识别、动物声音识别、多模态物种识别、计算机视觉研究、生物声学分析、深度学习模型开发、基于 AI 的野生动物保护系统以及图像-音频融合模型。相同 35 个物种类别的视觉和声学数据共存使该数据集特别适用于开发多模态 AI 系统。研究人员和开发者可以训练独立的图像和声音分类模型或结合两种模态以提高物种识别性能例如通过早期融合、晚期融合或注意力机制整合视觉和声学特征。数据集还支持学术项目、研究实验、野生动物监测应用以及基于 AI 的物种识别系统为生态保护、生物多样性监测、自动化野生动物调查以及智能环境监测提供技术基础。数据集来源该数据集包含 35 种动物和鸟类物种的双模态数据图像数据集约 7,980 张图像每个物种 228 张和音频数据集每个物种 50-100 个声音文件包含动物发声和鸟类鸣叫采用基于类别的目录结构组织专为物种识别、多模态学习和野生动物监测系统开发而构建。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-72文件大小790M原创声明本数据集为整理作品