Classificação acústica de caranguejos com modelos neurais compactos
DOI:
https://doi.org/10.37537/rev.elektron.10.1.227.2026Palavras-chave:
Biacústica, Destilação de conhecimento, Microcontroladores, Redes neurais, Sistemas embarcadosResumo
Este artigo apresenta um classificador acústico baseado em redes neurais, projetado para implementação em um sistema portátil para detecção e classificação em campo de sinais emitidos por Neohelice granulata e Cyrtograpsus angulatus. Utilizando gravações adquiridas com um hidrofone em ambiente controlado, técnicas de pré-filtragem e segmentação adaptativa são aplicadas para extrair 22 características acústicas usadas para treinar uma rede neural de baixa dimensionalidade. Através da destilação de conhecimento, diferentes configurações do modelo mestre, janelas de segmentação e esquemas de amostragem são analisados para obter um modelo eficiente adequado para execução em microcontroladores de baixo custo. O modelo final é exportado no formato TensorFlow Lite, pronto para integração em plataformas embarcadas, atingindo acurácias de aproximadamente 80% com requisitos de CPU e memória compatíveis com esse tipo de sistema.
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