Classificação de áudios de baleia baseada em técnicas de deep learning e processamento de imagem

• Autor(a) principal: Oliveira, Rafael Vinicius Renovato de
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53274
• topic: Aprendizado profundo; Classificação de áudios; Processamento digital de imagens; Deep learning; Audio classification; Digital image processing

O monitoramento de localização e de comportamento de animais em seu meio-ambiente é uma atividade de grande importância para o estudo dos seus hábitos e sua preservação. Porém, as técnicas de monitoramento de vida animal precisam ser o menos intrusivas possíveis. No caso de baleias, uma forma de monitoramento não-intrusivo é através da análise e classificação dos sons emitidos por elas. Porém, a classificação de sons de baleias não é uma atividade simples, pois os sinais captados por microfones sub-aquáticos (hidrofones) possuem muitos ruídos e sons de outros animais. Por outro lado, o uso de técnicas de Aprendizado Profundo (Deep Learning) para classificação de sons tem sido cada vez mais explorado em diferentes áreas, como reconhecimento de fala, detecção de anomalias em máquinas, segurança pública e monitoramento ambiental. Com a evolução dessas técnicas e o aumento da capacidade de processamento de dados, tornou-se possível treinar redes neurais profundas para identificar padrões complexos em dados de áudio e, assim, classificar sons com alta precisão, mesmo em ambientes onde há altos níveis de ruído de fundo. Neste contexto, o presente trabalho propõe uma abordagem para classificação de áudios de baleia baseada em técnicas de deep learning neural networks e de processamento digital de imagens em imagens de espectrogramas de sons captados por hidrofones. As etapas da abordagem proposta incluem a geração e o processamento dos espectrogramas de áudios utilizando-se técnicas de processamento digital de imagens e classificação de imagens de espectrogramas com sons de Baleias-francas-do-atlântico norte. A proposta foi validada utilizando-se sons reais de baleias e conseguiu-se obter resultados com acurácia superior a 93%.