Dataset
ilyassmoummad

ilyassmoummad/Xeno-Canto-6s-16khz

Xeno-Canto Bird Sound Dataset This repository provides access to the Xeno-Canto bird sound dataset (checkpoint from 2022-07-18) used in the benchmark BIRB, specifically pre-processed to facilitate training deep learning models. The dataset has been processed using CNN14 from PANNs, a model pre-trained on AudioSet, to select 6-second windows with the highest bird sound activation. All audio has been downsampled to 16kHz and converted into Pytorch format (.pt), optimizing it for… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ilyassmoummad/Xeno-Canto-6s-16khz.

6likes
481downloads
0views

Thành tựu nổi bật

Những danh hiệu mới nhất của dự án

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: format:webdataset

#1 Repository Của Tháng

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: arxiv:2312.07439

#1 Repository Của Ngày

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: arxiv:2312.07439

#1 Repository Của Tháng

🎵 Bộ dữ liệu Xeno-Canto 6s 16kHz — Âm thanh chim được chuẩn hoá cho AI

684.744 đoạn âm thanh chim 6 giây, xuống tần số 16kHz, định dạng .pt — sẵn sàng cho huấn luyện mô hình phân loại âm thanh sinh học.

Đây là bản dump dữ liệu Xeno-Canto (cập nhật 18/7/2022), được dùng trong benchmark BIRB và nghiên cứu "Domain-Invariant Representation Learning of Bird Sounds" (arXiv:2409.08589). Bộ dữ liệu đã qua lọc bằng CNN14 từ PANNs — mô hình tiền huấn luyện trên AudioSet — để chọn các cửa sổ 6 giây có mạnh độ kích hoạt âm thanh chim cao nhất, sau đó được giảm tần số mẫu xuống 16kHz và lưu dưới định dạng PyTorch (.pt), tối ưu cho quá trình huấn luyện mô hình học sâu.

✨ Điểm nổi bật

  • 684.744 đoạn âm thanh 6 giây: mỗi đoạn được cắt chính xác 6 giây, dài đủ cho phân tích thời gian.
  • 10.127 loài chim: phạm vi phủ lớp sinh học rất đa dạng, phù hợp cho bài toán phân loại đa lớp.
  • Lọc qua CNN14 (PANNs): chọn đoạn có nội dung chim rõ nhất, giảm nhiễu môi trường.
  • Giảm tần số 16kHz: chuẩn hóa âm thanh về độ phân giải thống nhất, giảm dung lượng và tăng tốc huấn luyện.
  • Định dạng .pt (PyTorch): tích hợp sẵn với pipeline huấn luyện mô hình bằng PyTorch.
  • Dung lượng ~250GB / 13 file tar: cấu trúc WebDataset hỗ trợ tải và xử lý theo batch lớn.
  • Metadata CSV: chứa mã số, tên khoa học, loại âm thanh, thông tin quay ghi chi tiết.
  • Liên kết Zenodo: bộ dữ liệu đánh giá few-shot đã được tiền xử lý sẵn dưới định dạng .pt.

💡 Vì sao đáng chú ý

Không chỉ là tập hợp thô các tệp âm thanh, bộ dữ liệu này đã được xử lý sẵn sàng để huấn luyện mô hình — từ việc lọc nội dung chim bằng CNN14 cho đến chuẩn hoá định dạng .pt. Điều này giúp người dùng tiết kiệm hàng trăm giờ tiền xử lý. Đặc biệt, bộ dữ liệu này là nền tảng cho các nghiên cứu gần đây về học biểu diễn bất biến miền (domain-invariant representation) trong lĩnh vực bioacoustics, cũng như đánh giá khả năng học ít (few-shot learning) trên nhiều loại âm thanh tự nhiên khác nhau.


#Bioacoustics #AudioClassification #BirdSounds #DeepLearning #XenoCanto #TiniX

Similar Projects

Discover other similar projects and AI models.

Dataset
fka/prompts.chat

a.k.a. Awesome ChatGPT Prompts This is a Dataset Repository mirror of prompts.chat — a social platform for AI prompts. 📢 Notice This Hugging Face dataset is a mirror. For the latest prompts, features, and community contributions, please visit: 🌐 Website: prompts.chat 📦 GitHub: github.com/f/awesome-chatgpt-prompts About prompts.chat is an open-source platform where users can share, discover, and collect AI prompts from the community. The project can… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fka/prompts.chat.

♥0
27.4k
Oct 26, 2026
Dataset
Anthropic/hh-rlhf

Dataset Card for HH-RLHF Dataset Summary This repository provides access to two different kinds of data: Human preference data about helpfulness and harmlessness from Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback. These data are meant to train preference (or reward) models for subsequent RLHF training. These data are not meant for supervised training of dialogue agents. Training dialogue agents on these data is likely… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf.

♥0
35.2k
May 26, 2023
Dataset
tatsu-lab/alpaca

Dataset Card for Alpaca Dataset Summary Alpaca is a dataset of 52,000 instructions and demonstrations generated by OpenAI's text-davinci-003 engine. This instruction data can be used to conduct instruction-tuning for language models and make the language model follow instruction better. The authors built on the data generation pipeline from Self-Instruct framework and made the following modifications: The text-davinci-003 engine to generate the instruction data… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca.

♥0
82.0k
May 22, 2023
Dataset
HuggingFaceH4/ultrachat_200k

Dataset Card for UltraChat 200k Dataset Description This is a heavily filtered version of the UltraChat dataset and was used to train Zephyr-7B-β, a state of the art 7b chat model. The original datasets consists of 1.4M dialogues generated by ChatGPT and spanning a wide range of topics. To create UltraChat 200k, we applied the following logic: Selection of a subset of data for faster supervised fine tuning. Truecasing of the dataset, as we observed around 5% of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k.

♥0
85.5k
Oct 16, 2024
Dataset
cais/mmlu

Dataset Card for MMLU Dataset Summary Measuring Massive Multitask Language Understanding by Dan Hendrycks, Collin Burns, Steven Basart, Andy Zou, Mantas Mazeika, Dawn Song, and Jacob Steinhardt (ICLR 2021). This is a massive multitask test consisting of multiple-choice questions from various branches of knowledge. The test spans subjects in the humanities, social sciences, hard sciences, and other areas that are important for some people to learn. This covers 57… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu.

♥0
546.5k
Mar 8, 2024
Dataset
stanfordnlp/imdb

Dataset Card for "imdb" Dataset Summary Large Movie Review Dataset. This is a dataset for binary sentiment classification containing substantially more data than previous benchmark datasets. We provide a set of 25,000 highly polar movie reviews for training, and 25,000 for testing. There is additional unlabeled data for use as well. Supported Tasks and Leaderboards More Information Needed Languages More Information Needed… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/stanfordnlp/imdb.

♥0
173.4k
Jan 4, 2024
Dataset
open-thoughts/OpenThoughts-114k

[!NOTE] We have released a paper for OpenThoughts! See our paper here. Open-Thoughts-114k Open synthetic reasoning dataset with 114k high-quality examples covering math, science, code, and puzzles! Inspect the content with rich formatting with Curator Viewer. Available Subsets default subset containing ready-to-train data used to finetune the OpenThinker-7B and OpenThinker-32B models: ds = load_dataset("open-thoughts/OpenThoughts-114k"… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/open-thoughts/OpenThoughts-114k.

♥0
90.0k
Aug 31, 2025
Dataset
open-r1/OpenR1-Math-220k

OpenR1-Math-220k Dataset description OpenR1-Math-220k is a large-scale dataset for mathematical reasoning. It consists of 220k math problems with two to four reasoning traces generated by DeepSeek R1 for problems from NuminaMath 1.5. The traces were verified using Math Verify for most samples and Llama-3.3-70B-Instruct as a judge for 12% of the samples, and each problem contains at least one reasoning trace with a correct answer. The dataset consists of two… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/open-r1/OpenR1-Math-220k.

♥0
110.4k
Feb 18, 2025
Dataset
proj-persona/PersonaHub

Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas This repo releases data introduced in our paper Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas: We propose a novel persona-driven data synthesis methodology that leverages various perspectives within a large language model (LLM) to create diverse synthetic data. To fully exploit this methodology at scale, we introduce PERSONA HUB – a collection of 1 billion diverse personas automatically curated from web… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/proj-persona/PersonaHub.

♥0
4.6k
Sep 26, 2025