Tamanho da fonte:
DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE UTILIZANDO RECONHECIMENTO DE FALA PARA REGISTRO, PROCESSAMENTO E ANÁLISE DE DADOS DE PARTÍCULAS SUSPENSAS DE GRÃOS DE PÓLEN E ESPOROS FÚNGICOS
Última alteração: 2023-10-24
Resumo
A pesquisa sobre o conteúdo de pólen e esporos fúngicos na atmosfera é uma questão relevante em várias partes do mundo, com implicações na saúde pública, planejamento urbano, agricultura e outras áreas. No entanto, a coleta manual de dados é demorada e
requer recursos humanos significativos. Este projeto visa solucionar essa limitação desenvolvendo um sistema de reconhecimento de fala específico para registrar, de maneira eficiente, a identificação e quantificação dos grãos de pólen e esporos presentes em amostras aeropalinológicas. Isso resultará em uma abordagem mais ágil para o registro, processamento e análise de dados, beneficiando vários setores. A metodologia adotada
neste projeto abrange várias etapas. Inicialmente, houve um estudo aprofundado da literatura relacionada ao tema para compreender os desafios e abordagens existentes. A seguir, uma base de dados foi construída, em conformidade com o padrão do sistema Kaldi,
contendo transcrições fonéticas das palavras em latim e inglês, juntamente com áudios com comandos de voz e nomes de pólen. A implementação inicial foi realizada com a ferramenta Kaldi devido à sua base de treinamento amplamente utilizada. A coleta de dados para
composição da base se deu com auxílio de voluntários. Os resultados foram analisados considerando variações na pronúncia das palavras e nas características da voz. Essa análise permitiu avaliar a eficácia dos algoritmos implementados, identificando pontos fortes e áreas para melhoria. Os resultados obtidos contribuirão para demonstrar a viabilidade e o potencial impacto do sistema de reconhecimento de fala no registro e análise de dados de amostras. A implementação do sistema de reconhecimento de fala tem o potencial de acelerar o processo de coleta e análise de informações, permitindo uma resposta mais rápida às tendências e padrões na distribuição de pólen. Além disso, a abordagem automatizada pode melhorar a precisão dos registros, minimizando erros humanos.
requer recursos humanos significativos. Este projeto visa solucionar essa limitação desenvolvendo um sistema de reconhecimento de fala específico para registrar, de maneira eficiente, a identificação e quantificação dos grãos de pólen e esporos presentes em amostras aeropalinológicas. Isso resultará em uma abordagem mais ágil para o registro, processamento e análise de dados, beneficiando vários setores. A metodologia adotada
neste projeto abrange várias etapas. Inicialmente, houve um estudo aprofundado da literatura relacionada ao tema para compreender os desafios e abordagens existentes. A seguir, uma base de dados foi construída, em conformidade com o padrão do sistema Kaldi,
contendo transcrições fonéticas das palavras em latim e inglês, juntamente com áudios com comandos de voz e nomes de pólen. A implementação inicial foi realizada com a ferramenta Kaldi devido à sua base de treinamento amplamente utilizada. A coleta de dados para
composição da base se deu com auxílio de voluntários. Os resultados foram analisados considerando variações na pronúncia das palavras e nas características da voz. Essa análise permitiu avaliar a eficácia dos algoritmos implementados, identificando pontos fortes e áreas para melhoria. Os resultados obtidos contribuirão para demonstrar a viabilidade e o potencial impacto do sistema de reconhecimento de fala no registro e análise de dados de amostras. A implementação do sistema de reconhecimento de fala tem o potencial de acelerar o processo de coleta e análise de informações, permitindo uma resposta mais rápida às tendências e padrões na distribuição de pólen. Além disso, a abordagem automatizada pode melhorar a precisão dos registros, minimizando erros humanos.
Palavras-chave
Reconhecimento de fala. Computação. Aeropalinologia.