Defesa de Mestrado de Leandro Tacioli

Título do Trabalho
WASIS - Bioacoustic Species Identification based on Multiple Feature Extraction and Classification Algorithms
Candidato(a)
Leandro Tacioli
Nível
Mestrado
Data
Add to Calender 2017-07-03 00:00:00 2017-07-03 00:00:00 Defesa de Mestrado de Leandro Tacioli WASIS - Bioacoustic Species Identification based on Multiple Feature Extraction and Classification Algorithms Auditório do IC 2 - Sala 85 INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO mauroesc@ic.unicamp.br America/Sao_Paulo public
Horário
10:00
Local
Auditório do IC 2 - Sala 85
Orientador(a)
Claudia Maria Bauzer Medeiros
Banca Examinadora

Titulares:
Claudia Maria Bauzer Medeiros (IC/UNICAMP)
Lucas Rodríguez Forti (IB/UNICAMP)
Sandra Eliza Fontes de Avila (IC/UNICAMP)
Suplentes:
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.