"Ciências Básicas para o Desenvolvimento Sustentável"
24 a 26 de outubro de 2023
Trabalho 18600
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Pós-graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Inteligência Artificial |
| Setor | Departamento de Informática |
| Bolsa | CAPES |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | CAPES |
| Primeiro autor | Hugo Gonçalves Lopes |
| Orientador | RODOLPHO VILELA ALVES NEVES |
| Outros membros | João Antonio de Almeida Pacheco, LEONARDO BONATO FELIX, Lucas Ferreira Paiva |
| Título | Estimação da duração do passo base de forró utilizando redes neurais profundas |
| Resumo | A dança é um dos momentos importantes de interação social na natureza, seja encontrar um parceiro ou um momento de descontração. Para os humanos, a dança está intimamente relacionada à musicalidade e ao ritmo de uma música, o que significa que os participantes da dança precisam ouvir a música para se comunicarem. No entanto, muitas vezes os surdos ou deficientes auditivos são excluídos desse ambiente de interação social, dificultando a convivência em sociedade. Essa dificuldade de integração à sociedade pode levar a problemas mais graves, como depressão e até tendências suicidas. Portanto, este projeto utilizou filtragem de áudio e redes neurais profundas para determinar o ritmo do passo base de uma música de forró. Através da filtragem de áudio, foram extraídas características relevantes da música, e esses dados foram alimentados em redes neurais profundas para realizar a análise e identificação do ritmo. O tempo estimado resultante dessas redes pode então ser usado para fornecer estímulos sensoriais que informam o ritmo em que uma pessoa com deficiência deve dançar. Para determinar o tempo, as músicas foram divididas em amostras e aplicou-se a transformada Wavelet. Em seguida, selecionou-se o nível de detalhamento relevante e gerou-se o espectrograma como entrada para o modelo de rede neural ResNet50V2, que foi treinada para medir o tempo do passo base da música de forró. Embora haja estudos anteriores que utilizam redes neurais rasas, é necessário realizar avaliações com conjuntos de dados mais extensos para alcançar estimativas de erro mais precisas. Foram realizadas duas principais alterações no modelo, a reposição da camada final por uma camada densa e a de saída, assim como a alteração da função de ativação da saída por uma função que é limitada pelo espaço amostral das músicas. Com essas alterações, verificou-se que a rede obteve erro absoluto médio de 8,30% e uma correlação das entradas com a saída de 0,757. Desta forma, obteve-se uma rede mais generalista do que a literatura. Aumentando a confiabilidade do valor correto, assim como a aplicabilidade da estimativa de tempo, resultando em uma rede que é mais adequada para implementação. Portanto, a partir de redes neurais profundas, uma rede mais generalista foi criada, sendo a mais adequada para dispositivos que possam auxiliar os surdos a dançar, inserindo-os em outro ambiente de interação social. |
| Palavras-chave | Forró, Duração do passo base, Redes Neurais Profundas |
| Forma de apresentação..... | Vídeo |
| Link para apresentação | Vídeo |
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