Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (2022)
- Authors:
- Autor USP: DIAS, FÁBIO FELIX - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- DOI: 10.11606/T.55.2022.tde-11012023-094123
- Subjects: REDES NEURAIS; ANÁLISE DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COMPORTAMENTO ANIMAL; BIODIVERSIDADE; PROCESSAMENTO DE SINAIS; PÁSSAROS; PERCEPÇÃO AUDITIVA
- Keywords: Auto supervisão; Combinação de entradas; Identificação de sons; Input combination; Quantificação; Quantification; Self- supervised; Sound identification
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A análise de Paisagens Acústicas desperta grande interesse na comunidade científica como ferramenta para auxiliar a tomada de decisões relacionadas ao monitoramento e entendimento de questões ambientais. Por exemplo, análises da diversidade e do comportamento de espécies animais, podem ajudar na compreensão do estado do ambiente onde essas espécies são encontradas. Essas análises utilizam áudios gravados de maneira autônoma em ambientes diversos, técnica que diminui custos, aumenta a capacidade de análise e diminui a influência externa nesses ambientes. Entretanto, o aumento da quantidade de gravações gera desafios para a exploração e extração de conhecimento desses dados. Nesse cenário, técnicas como Redes Neurais Convolucionais são empregadas, com resultados relevantes, para ajudar os pesquisadores em tarefas de detecção e identificação de espécies, por exemplo. Essas técnicas precisam lidar com problemas recorrentes de sons coletados em ambientes naturais e não controlados, como variação dos padrões sonoros, sobreposição de sinais e ruídos diversos. Esta pesquisa de doutorado traçou um caminho para melhorar a aplicação de redes neurais na identificação de espécies de pássaros e anuros, em sons coletados em ambientes naturais. A abordagem proposta investigou sobretudo maneiras de regularização da função de custo da rede com técnicas de quantificação; combinações de entradas para as redes, como variações de espectrogramas, características acústicas e informações sobre asgravações; e abordagens de Aprendizado Autossupervisionado para pré-treinamento das arquiteturas de rede. Com uma quantidade reduzida de amostras para treinamento, essas abordagens obtiveram resultados superiores aos de um classificador linear que usa características acústicas como entrada, melhoraram a segregação dos espaços de características em níveis distintos, incrementaram sobretudo os resultados de redes simples e alcançaram resultados próximos aos de técnicas supervisionadas empregadas para o pré-treinamento.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2022
- Data da defesa: 27.10.2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
DIAS, Fábio Felix. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/. Acesso em: 10 nov. 2024. -
APA
Dias, F. F. (2022). Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/ -
NLM
Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/ -
Vancouver
Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/ - Uma estratégia para análise visual de Paisagens Acústicas com base em seleção de características discriminantes
- Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features
- Exploring acoustic data with information visualization
- Getting over high-dimensionality: how multidimensional projection methods can assist data science
- A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2022.tde-11012023-094123 (Fonte: oaDOI API)
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