APRENDIZAGEM PROFUNDA APLICADA À CLASSIFICAÇÃO DE SINAIS DE ÁUDIO DE MOSQUITOS
Resumo
Este estudo visa classificar sinais sonoros emitidos durante o voo de mosquitos da espécie Culex quinquefasciatus e Anopholes Gambiae. Para alcançar esse objetivo, foram empregadas técnicas de Deep Learning, que consistem na capacidade de aprendizagem das máquinas por meio da entrada de dados e modelos de aprendizagem complexos chamados de redes neurais artificias profundas, que processam informações em níveis abstratos e permitem que a máquina extraia padrões e características mais sofisticadas dos dados. Os dados de entrada usados para a tarefa de classificação foram os espectrogramas extraídos dos arquivos de áudio de ambas as classes. Os espectrogramas foram inseridos em seis modelos de redes neurais convolucionais diferentes. A maior acurácia alcançada entre os modelos durante o treino foi de 99,15% e de 98,87% no conjunto de testes, resultados obtidos pelo mesmo modelo.
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Referências
BRASIL. Ministério da Saúde. Situação Epidemiológica da Malária. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/saude-de-a-a-z/m/malaria/situacao-epidemiologica-da-malaria. Acesso em: 06 out. 2022.
BRASSOLATTI, Rejane Cristina; ANDRADE, Carlos Fernando S. Avaliação de uma intervenção educativa na prevenção da dengue. Ciência & Saúde Coletiva, v. 7, n. 2, p. 243-251, 2002. ISSN 1413-8123. DOI: 10.1590/S1413-81232002000200005.
CONSOLI, Rotraut A.G.B.; OLIVEIRA, Ricardo Lourenço de. Principais mosquitos de importância sanitária no Brasil. Rio de Janeiro: Editora Fiocruz, 1994. 228p.
CIZOTTO, André et al. Web pages from mockup design based on convolutional neural network and class activation mapping. Multimedia Tools and Applications, v. 82, mar. 2023. DOI: 10.1007/s11042-023-15108-3.
DAHMER DOS SANTOS, Luiz Fillipe et al. Thermographic image-based diagnosis of failures in electrical motors using deep transfer learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 126, p. 107106, 2023. ISSN 0952-1976. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107106. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0952197623012903.
FERNANDES, Marcelo Schreiber; CORDEIRO, Weverton; RECAMONDE-MENDOZA, Mariana. Detecting Aedes aegypti mosquitoes through audio classification with convolutional neural networks. Computers in Biology and Medicine, v. 129, p. 104152, 2021. ISSN 0010-4825. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2020.104152. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482520304832.
FOLEY, Desmond; RUEDA, Leopoldo; WILKERSON, Richard. Insight into Global Mosquito Biogeography from Country Species Records. Journal of Medical Entomology, v. 44, n. 8, p. 554-567, agosto de 2007. DOI: 10.1603/0022-2585(2007)44[554:IIGMBF]2.0.CO;2.
KISKIN, Ivan; ZILLI, Davide; LI, Yunpeng; SINKA, Marianne; WILLIS, Kathy; ROBERTS, Stephen. Bioacoustic detection with wavelet-conditioned convolutional neural networks. Neural Computing and Applications, v. 32, n. 4, p. 915-927, fevereiro de 2020. ISSN 1433-3058. DOI: 10.1007/s00521-018-3626-7.
LECUN, Yann; BENGIO, Yoshua; HINTON, Geoffrey. Deep learning. Nature, v. 521, n. 7553, p. 436-444, maio de 2015. ISSN 1476-4687. DOI: 10.1038/nature14539.
LIU, Xu-Ying; WU, Jianxin; ZHOU, Zhi-Hua. Exploratory Undersampling for Class-Imbalance Learning. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), v. 39, n. 2, p. 539-550, 2009. DOI: 10.1109/TSMCB.2008.2007853.
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