Desenvolvimento de Software com Reconhecimento de Fala para Registro, Processamento e Análise de Dados de Partículas Suspensas na Atmosfera de Belo Horizonte: Um Projeto em Parceria com a Universidade de Salamanca

Português

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2448190485409

Palavras-chave:

Aeropalinologia., Reconhecimento de fala., Sistema web., Bioinformática

Resumo

A pesquisa sobre 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. Pontos de recolhimento de amostras devem ser estabelecidos e, com a utilização de um captador de partículas suspensas no ar, as amostras são obtidas e levadas a um laboratório onde é realizada a análise microscópica para identificação e contagem das partículas por especialistas. Dessa forma, o processo de registro dos dados é realizado manualmente, demandando tempo e recursos humanos. Neste contexto, o objetivo do projeto é desenvolver um software para agilizar a identificação e análise das partículas, baseado em reconhecimento de fala.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Natalia Batista, CEFET-MG

.

Sandro Dias, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Doutor em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG, 2012), mestre em Engenharia Elétrica (UFMG, 2007), Especialização em Redes de Telecomunicações (UFMG, 2003), Bacharelado em Ciência da Computação (UFMG, 2001). Atualmente é docente em regime de Dedicação Exclusiva no Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET/MG). Tem experiência na área de Ciência da Computação atuando principalmente nas seguintes áreas: bioinformática, redes de computadores, sistemas distribuídos, arquitetura de computadores, sistemas operacionais, software livre, informática na educação e inclusão digital. Atua como coordenador do Grupo de Computação Competitiva (competições de programação), da equipe Pacific Botz (competições de robótica) e do Programa de Extensão, Enxurrada de Bits. É tutor do Grupo do Programa de Educação Tutorial do CEFET-MG em Engenharia de Computação (COMPET), Delegado Regional da Olimpíada Brasileira de Informática de 2014 a 2020 e orientador da empresa júnior do curso de Engenharia de Computação, Commit Jr, até 2023.

André da Cruz, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Professor EBTT do Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG) desde 2014. Atuou de 2018 a 2021 como Colaborador Técnico no Instituto Federal de São Paulo (IFSP). Trabalhou como Professor do Ensino Superior na Universidade Federal de Viçosa de 2011 a 2014. Doutor e mestre em Engenharia Elétrica, na área de Otimização, e bacharel em Matemática Computacional pela Universidade Federal de Minas Gerais, especialista em Applied Data Science with Python, pela University of Michigan, e em Investment Management pela University of Geneva. Atua principalmente nos seguintes temas: otimização mono, multiobjetivo, não-linear, linear, combinatória, com objetivos limitados e de alto custo; metaotimização; algoritmos evolutivos; algoritmos e estruturas de dados; simulação; modelagem matemática; e desenvolvimento de jogos digitais.

Marina Bernardes Diniz, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Estudante em Engenharia da Computação pelo CEFET - MG. Atualmente faço parte da empresa júnior do departamento de computação como desenvolvedora de jogos. Também estou no programa de monitorias como monitora da matéria de Algoritmos e Estruturas de Dados I. No ano de 2020 participei de uma iniciação científica voluntária.

Lucas Andrade Brandão, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Membro PET de Engenharia da Computação (COMPET) do CEFET-MG.

Francisco Abreu Gonçalves, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Membro PET de Engenharia da Computação (COMPET) do CEFET-MG.

Guilherme Augusto de Oliveira, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Graduação em andamento em Engenharia de Computação.

Referências

Abramov, D. (2019). The Road to React. Leanpub.

Alpha Cephei, “Vosk Speech Recognition Toolkit,” https://alphacephei. com/vosk/. Acesso em: 19 set. 2023.

Buters, J. et al. (2018), “Pollen and spore monitoring in the world”.,Clin. Transl. Allergy, 8: 9.

DeepSpeech Developers, “DeepSpeech Documentation,” https:// deepspeech.readthedocs.io/en/r0.9/. Acesso em: 19 set. 2023.

Dempster, A, Laird, N e Rubin, D. (1977) “Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm,” J. Royal Stat. Soc. Ser. B (Methodological) 39, p. 1–38.

ESPnet Developers, “ESPnet Documentation,” https://espnet.github.io/ espnet/. Acesso em: 19 set. 2023.

Fairseq Developers, “Fairseq Documentation,” https://fairseq. readthedocs.io/en/latest/. Acesso em: 19 set. 2023.

Firebase. (2020), “Firebase Documentation”, https://firebase.google.com/docs. Acesso em: 19 set. 2023.

Goodfellow, I et al. (2016), Deep Learning, MIT Press, Cambridge, vol. 1.

Google Cloud. (2023) “Google Cloud Speech-to-Text”, https://cloud.google. com/speech-to-text. Acesso em: 19 set. 2023.

IBM Brasil. (2023) https://www.ibm.com/br-pt. Acesso em: 01 set. 2023.

Kaldi ASR Developers, “Kaldi ASR Documentation,” http://kaldi-asr.org/ doc/index.html. Acesso em: 19 set. 2023.

OpenIPA. (s.d.), “Transcription of Latin”, https://www.openipa.org/transcription/latin. Acesso em: 19 set. 2023.

Schmidhuber, J. (2015), “Deep learning in neural networks: An overview,” Neural Networks, 61, p. 85–117.

Downloads

Publicado

2023-12-02

Como Citar

Batista, N., Dias, S., Cruz, A. da, Diniz, M. B., Brandão, L. A., Gonçalves, F. A., & Oliveira, G. A. de. (2023). Desenvolvimento de Software com Reconhecimento de Fala para Registro, Processamento e Análise de Dados de Partículas Suspensas na Atmosfera de Belo Horizonte: Um Projeto em Parceria com a Universidade de Salamanca: Português. Revista ComInG - Communications and Innovations Gazette, 7(1), 62–72. https://doi.org/10.5902/2448190485409

Edição

v. 7 n. 1 (2023): III CONPET Computação

Seção

Artigos PET

Licença

Copyright (c) 2023 Revista ComInG - Communications and Innovations Gazette

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Os manuscritos aceitos e publicados são de propriedade da revista ComInG.

Os originais deverão ser acompanhados de documentos de transferência de direitos autorais contendo assinatura dos autores.

A carta de direitos autorais deve ser enviada para o e-mail coming@inf.ufsm.br

É vedada a submissão integral ou parcial do manuscrito a qualquer outro periódico. A responsabilidade do conteúdo dos artigos é exclusiva dos autores.

É vedada a tradução para outro idioma sem a autorização escrita do Editor ouvida a Comissão Editorial.


ENGLISH
Manuscripts accepted and published are the property of the journal ComInG.

The originals must be accompanied by documentation of copyright transfer containing the signature of the authors.

You may not submit full or partial manuscript to another journal. The responsibility of the article's content is exclusive of the authors.

You may not translating into another language without the written permission of the Editor after consultation with the Editorial Board.