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Deep Learning para Reconhecimento de Voz em Aplicações Médicas (Deepvoice)
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Pereira, João da Silva | |
| dc.contributor.author | Carreira, Pedro Henrique Proença | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-27T17:15:25Z | |
| dc.date.available | 2024-05-27T17:15:25Z | |
| dc.date.issued | 2023-12-14 | |
| dc.description.abstract | Esta dissertação teve como objetivo trabalhar na melhoria e acessibilidade de uma aplicação médica desenvolvida o ano passado, recorrendo ao uso de redes neuronais em Deep Learning. A aplicação final tem como objetivo, permitir o controlo por voz da aplicação de diagnóstico de Covid-19, controlando o rato com recurso a comandos de voz. Dessa forma, foi inicialmente efetuado um estudo de diversas formas, algoritmos e estruturas das Redes Neuronais em Deep Learning de forma a apurar qual das diversas opções seria mais viável, precisa e rápida. Após isso, foi implementado um sistema de reconhecimento de voz utilizando um método inovador baseado em espectrogramas de Mel que posteriormente são analisados pela rede neuronal de forma a ser efetuado o treino do modelo usado pela aplicação. O uso de técnicas de Deep Learning e a abordagem inovadora com espectrogramas proporcionaram resultados muito bons e que encaminham esta metodologia para posterior investigação, possivelmente com datasets que incluam um maior número de amostras com mais oradores. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203611659 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.8/9692 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Deep Learning | pt_PT |
| dc.subject | CNN | pt_PT |
| dc.subject | EfficientNet | pt_PT |
| dc.subject | Resnet50 | pt_PT |
| dc.subject | Espetrogramas | pt_PT |
| dc.title | Deep Learning para Reconhecimento de Voz em Aplicações Médicas (Deepvoice) | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática - Computação Móvel | pt_PT |
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