APRENDIZAGEM PROFUNDA APLICADA À CLASSIFICAÇÃO DE SINAIS DE ÃUDIO DE MOSQUITOS (Arquivos do Mudi, 2023)
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.