Defesa de Mestrado de Leandro Tacioli

Data: 
03/07/2017 - 10:00
Local: 
Sala 85 IC 2

Título: WASIS - Bioacoustic Species Identification based on Multiple Feature Extraction and Classification Algorithms

 

Banca Examinadora
Titulares (Professores Doutores) Unidade / Instituição
Claudia Maria Bauzer Medeiros  IC/UNICAMP
Lucas Rodríguez Forti  IB/UNICAMP
Sandra Eliza Fontes de Avila  IC/UNICAMP
Suplentes (Professores Doutores) Unidade / Instituição
Breno Bernard Nicolau de França  IC/UNICAMP
Sandra Maria Carmello Guerreiro  IB/UNICAMP

 

RESUMO              

Identificação automática de espécies de animais através de seus sons é um dos meios de conduzir pesquisa em bioacústica. Este domínio fornece, por exemplo, métodos de monitoramento de espécies, análises de mudanças em comunidades ecológicas, ou o entendimento do real significado dos sons dos animais. Mecanismos de identificação são tipicamente executados em dois estágios: extração de descritores e reconhecimento de padrões. Ambos estágios apresentam desafios, tanto em ciência da computação quanto na bioacústica. A escolha de extração de descritores e técnicas de classificação eficientes é um desafio em qualquer sistema de reconhecimento de áudio, especialmente no domínio da bioacústica. Dada a grande variedade de grupos de animais estudados, algoritmos são adaptados a grupos específicos. Técnicas de reconhecimento de padrões também são sensíveis aos descritores extraídos e condições em torno das gravações. Como resultado, muitas aplicações em bioacústica não são expansíveis, limitando os tipos de experimentos de reconhecimentos que podem ser conduzidos. Dado tal cenário, esta dissertação propõe uma arquitetura de software que permita múltiplos algoritmos de extração de descritores, fusão entre descritores e algoritmos de classificação a fim de auxiliar cientistas na identificação de animais através de seus sons. Esta arquitetura foi implementada no software WASIS, gratuitamente disponível na Internet. Diversos algoritmos foram implementados, servindo como base para um estudo comparativo que recomenda conjuntos de algoritmos de extração de descritores e classificação para três grupos de animais.