Banca de DEFESA: FRANCISCO DAS CHAGAS FIGUEIREDO JUNIOR

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FRANCISCO DAS CHAGAS FIGUEIREDO JUNIOR
DATA : 04/09/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

Detecção e Classificação de Assobios de Odontocetos via Redes Neurais Convolucionais

PALAVRAS-CHAVES:

Bioacústica Marinha, Aprendizado Profundo, Redes Neurais Convolucionais, Odontocetos, Espectrogramas.

PÁGINAS: 154
RESUMO:

O monitoramento acústico passivo (PAM) constitui uma ferramenta essencial para o estudo de odontocetos, gerando grandes volumes de dados que demandam automação eficiente. Este trabalho aborda a classificação de assobios de três espécies (Stenella attenuata, Stenella longirostris e Peponocephala electra) registradas no Oceano Atlântico equatorial central. A tarefa impõe desafios físicos e estatísticos significativos, decorrentes da forte sobreposição de frequências, das similaridades morfológicas nos contornos dos assobios e do desbalanceamento extremo entre as classes. Os algoritmos clássicos de aprendizado de máquina perdem informações sobre a dinâmica temporal ao compactar os sinais em representações estatísticas médias. Para mitigar essas limitações, propõe-se o uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs). A metodologia empregada baseia-se no aprendizado de características a partir de espectrogramas na escala Mel. Os resultados comprovam a superioridade do aprendizado profundo: no cenário binário (Ruído vs. Golfinho), o melhor modelo CNN alcançou uma medida F1 de 0,86, superando amplamente as métricas dos modelos clássicos. Na classificação multiclasse, o modelo obteve excelente desempenho para a classe majoritária S. attenuata (F1 = 0,97), mas evidenciou dificuldades com a classe minoritária S. longirostris (F1 = 0,67). Esse comportamento decorre de um viés de segurança gerado pela desproporção amostral, que induz o classificador a priorizar a classe majoritária diante de sinais de baixa amplitude e reduzida relação sinal-ruído. Por fim, as análises de interpretabilidade via Grad-CAM confirmaram que a rede foca na estrutura morfológica dos assobios, indicando que o classificador opera com base em fundamentos acústicos consistentes.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1379465 - GILBERTO CORSO
Interno - 1294916 - MADRAS VISWANATHAN GANDHI MOHAN
Externa ao Programa - 1863735 - RENATA SANTORO DE SOUSA LIMA - nullExterno à Instituição - ROBERTO ANDRÉ KRAENKEL