São Paulo — InkDesign News —
Recentemente, avanços em machine learning estão transformando a análise de paisagens sonoras, permitindo que pesquisadores utilizem algoritmos sofisticados para classificar sons em tempo real. Esta inovação abre novas possibilidades para monitoramento ambiental e acústico.
Arquitetura de modelo
A implementação de um sistema de análise em tempo real utiliza o Audio Spectrogram Transformer (AST), uma abordagem que permite classificar segmentos de áudio em mais de 500 categorias. O modelo pode ser treinado utilizando dados de diversas fontes acústicas, aplicando técnicas de deep learning para melhorar a precisão.
“Se você ouvir um som em um ambiente urbano, é provável que múltiplas fontes sonoras estejam presentes ao mesmo tempo.”
(“If you hear a sound in an urban environment, it’s likely that multiple sound sources are present at the same time.”)— Especialista, Universidade XYZ
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo AST é otimizado utilizando conjuntos de dados amplos e diversificados, permitindo que o algoritmo ajuste suas predições ao reconhecimento de diferentes ambientes sonoros. A precisão das classificações é avaliada continuamente, com cada iteração contribuindo para a melhora do desempenho geral.
“O uso do modelo fornece resultados consistentes, mesmo em condições acústicas desafiadoras.”
(“The use of the model provides consistent results even in challenging acoustic conditions.”)— Pesquisador, Instituto ABC
Resultados e métricas
A capacidade do sistema de capturar e analisar dados acústicos demonstrou resultados impressionantes, com taxas de acurácia superando 90%. O uso de funções como sigmoid para obter probabilidades independentes por classe permite que o modelo classifique sons em camadas, refletindo a realidade complexa dos ambientes sonoros.
Além disso, o armazenamento de dados em um banco de dados PostgreSQL permite sincronizar informações a cada 30 segundos, garantindo a integridade das informações coletadas ao longo do tempo, mesmo em locais mais remotos, onde as conexões são limitadas.
O próximo passo envolve a expansão da rede de sensores para coleta de dados em larga escala. A pesquisa busca não apenas aprimorar a classificação sonora, mas também compreender os níveis de poluição sonora e seu impacto ambiental.
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Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
