Uma estratégia para análise visual de Paisagens Acústicas com base em seleção de características discriminantes (2018)
- Authors:
- Autor USP: DIAS, FáBIO FELIX - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: VISUALIZAÇÃO; ANÁLISE DE DADOS; ANÁLISE DO SOM; PAISAGEM
- Keywords: Características; Espectrograma; Features; Projeção; Projection; Spectrogram; Visualization
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O crescimento do volume de dados ocasionado pelo desenvolvimento tecnológico atual, tem sido fortemente evocado como premissa para a utilização de técnicas que auxiliem a exploração, análise e entendimento desses dados. Um conjunto dessas técnicas está compreendido na área de Visualização de Dados, que proporciona maneiras visuais de identificar padrões e tendências, além de extrair características obscuras dos dados. Tais abordagens podem ser aplicadas a qualquer problema que culmine na análise de dados. Um desses problemas é a utilização do som como ferramenta para descrever as características de uma paisagem, área denominada análise de Paisagens Acústicas. Nesta pesquisa de mestrado é apresentada uma abordagem visual para análise de Paisagens Acústicas. Essa abordagem consiste em duas etapas, sendo que na primeira são aplicadas técnicas visuais (Projeção Multidimensional t-SNE) e numéricas (Coeficiente de Silhueta) para avaliar quais conjuntos de características melhor descrevem uma Paisagem Acústica específica. A segunda etapa utiliza técnicas de visualização para analisar diferenças globais e características específicas de paisagens terrestres e aquáticas. Para isso foram utilizados o Mapa de Calor, as Coordenadas Paralelas e a xHiPP, uma extensão da projeção HiPP. A xHiPP busca melhorar a HiPP para alcançar melhor capacidade de análise e flexibilidade de aplicação. Com a aplicação das etapas apresentadas foi possível encontrar evidências de que o Mel-frequency CepstrumCoefficients formam um conjunto de atributos eficaz para representação e segregação de Paisagens Acústicas. Também foi possível verificar que as técnicas de visualização empregadas na análise são capazes de destacar atributos semelhantes dos áudios, facilitando a análise, permitindo que o usuário dê enfoque às características relevantes do ambiente, no lugar de analisar áudios individuais para extrair informações.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2018
- Data da defesa: 22.05.2018
-
ABNT
DIAS, Fábio Felix. Uma estratégia para análise visual de Paisagens Acústicas com base em seleção de características discriminantes. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29102018-172305/. Acesso em: 26 dez. 2025. -
APA
Dias, F. F. (2018). Uma estratégia para análise visual de Paisagens Acústicas com base em seleção de características discriminantes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29102018-172305/ -
NLM
Dias FF. Uma estratégia para análise visual de Paisagens Acústicas com base em seleção de características discriminantes [Internet]. 2018 ;[citado 2025 dez. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29102018-172305/ -
Vancouver
Dias FF. Uma estratégia para análise visual de Paisagens Acústicas com base em seleção de características discriminantes [Internet]. 2018 ;[citado 2025 dez. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29102018-172305/ - Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas
- Getting over high-dimensionality: how multidimensional projection methods can assist data science
- Exploring acoustic data with information visualization
- A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks
- Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features
- Enhancing sound-based classification of birds and anurans with spectrogram representations and acoustic indices in neural network architectures
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