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dc.contributor.advisorAugusto, Sergio Ribeiropt_BR
dc.contributor.authorSarti, Joao Vitor Quirinopt_BR
dc.contributor.authorSouza, Matheus Rossini dept_BR
dc.contributor.authorSouza, Guilherme Costa Ept_BR
dc.date.accessioned2024-01-22T14:56:30Z
dc.date.available2024-01-22T14:56:30Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://repositorio.maua.br/handle/MAUA/485
dc.description.abstractA deficiência auditiva é um desafio significativo que afeta a comunicação e a percepção de sons, especialmente para pais e mães. Este trabalho busca abordar essa questão desenvolvendo uma babá eletrônica com inteligência artificial capaz de reconhecer sons do bebê e detectar sua movimentação, transmitir informações para um aplicativo no celular dos pais e enviar alertas vibratórios através de um vestível. A pesquisa envolveu a utilização de técnicas avançadas, como “Mel-frequency cepstral coefficients” (MFCC) e Redes Neurais Convolucionais (CNNs), para a classificação de sons do bebê em diferentes ambientes. Os resultados demonstram que a análise de espectrogramas e o uso de CNNs são eficazes na aplicação da classificação de sons proposta neste trabalho. A arquitetura desenvolvida tem o potencial de proporcionar uma solução mais completa e acessível para pais com deficiência auditiva, contribuindo para a inclusão e bem-estar de todos os bebês.pt_BR
dc.description.abstractHearing impairment poses a significant challenge impacting communication and sound perception, particularly for parents. This study addresses this issue by developing an artificial intelligence-powered baby monitor capable of recognizing infant sounds and detecting their movements. It transmits information to a mobile application on the parents' phones and sends vibrational alerts through wearable device. The research involved advanced techniques such as Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and Convolutional Neural Networks (CNNs) for classifying infant sounds in various environments. The results demonstrate the effectiveness of spectrogram analysis and CNNs in the proposed sound classification application. The developed architecture has the potential to offer a more comprehensive and accessible solution for parents with hearing impairments, contributing to the inclusion and well-being of all infants.en
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjecthearing impairmenten
dc.subjectbaby monitoren
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectMel-frequency cepstral coefficientsen
dc.subjectConvolutional Neural Networksen
dc.subjectdeficiência auditivapt_BR
dc.subjectbabá eletrônicapt_BR
dc.subjectinteligência artificialpt_BR
dc.subjectMel-frequency cepstral coefficientspt_BR
dc.subjectRedes Neurais Convolucionaispt_BR
dc.titleBabá Eletrônica para Pais Deficientes Auditivospt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de cursopt_BR
local.date.defesa2023-11-23
local.editorCEUN/EEMpt_BR


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