https://repositorio.ufba.br/handle/ri/23612 2026-05-03T20:35:34Z https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39696 Título: Redes Neurais de Classificação e Regressão Aplicadas no Contexto de Iluminação Pública Autor(es): Cerqueira, Matheus Oliver de Carvalho Primeiro Orientador: Fernandes Júnior, Antônio Carlos Lopes Abstract: The relevance of public lighting for various everyday aspects such as security and mobility motivates the use of technologies that improve service provision to the population in the many implementation phases. As a complement to software specialized in simulations, this work proposes to use learning machine techniques to ensure compliance with Brazilian Standard 5101. Exploring concepts related to public lighting and networks neural networks, Multilayer Perceptron (MLP) is implemented using backpropagation, for regression, to determine illuminance parameters and their uniformity (requirements partial compliance with the standard) and classification (which uses illuminance and its uniformity to define compliance to the standard). Models are trained and tested with real parameters of mesh configurations and lighting devices in simulations of projects to inform whether a project data set meets standards established by the standard. Regression and classification MLPs achieved MSE of 0.002 and 97.26% accuracy, respectively. Editora / Evento / Instituição: UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso 2023-12-15T00:00:00Z https://repositorio.ufba.br/handle/ri/38907 Título: Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de efeitos de guitarra presentes em faixas de áudio Autor(es): Correia, Pedro Augusto Dultra Neves Primeiro Orientador: Fernandes Junior, Antônio Carlos Lopes Abstract: Extracting information about a guitar effects pedal being applied to an audio is oneof the tasks available for the field of musical content analysis. This study investigates the viability of the usage of two time-frequency representations of an audio, the HCQT and the wavelet scalogram to build a classifier based on a convolutional neural network that’s able to identify what effect is being applied in a pre-recorded audio. Four different representations are generated for two datasets that contain electric guitar recordings with pedal effects being applied to them, isolated or alongside other instruments, so that the neural network can be trained with the provided datasets being split through the k-fold method to calculate the accuracy of each model. The classifier built using the HCQT managed to perform well and was able to reach accuracy levels of 95.9% in one of the datasets, a value greater than what is achieved by a human expert on this problem, as well as a performance comparable to other recent studies for the same task. Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso 2023-12-13T00:00:00Z https://repositorio.ufba.br/handle/ri/38854 Título: Segmentação de trajetórias de frequência fundamental e associação de vozes para transcrição de performances musicais de quartetos a cappella Autor(es): Rodrigues, André Paiva Conrado Primeiro Orientador: Fernandes Junior, Antônio Carlos Lopes Abstract: In recent years, several researches about automated music transcription have been conducted; however, only a few are dedicated to the a cappella musical style, and specific datasets to this style are scarce. Recently, some articles have been published proposing machine learning approaches to extract musical notes sung by choirs. This work is the result of experiments conducted based on publications focused on extracting individual musical notes for each voice from vocal quartets audio recordings. Modifications were made to neural network architectures for voice assignment, achieving relatively better results with lower computational cost. The resulting best-performing model was integrated into a complete system that takes an audio file as input and returns individual transcriptions as output; this result was made available for use in a web application accessible to the general public. Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso 2023-12-13T00:00:00Z https://repositorio.ufba.br/handle/ri/24920 Título: Heurísticas de Usabilidade para Aplicativos Móveis Educacionais Infantis Autor(es): Abreu, Caio Almeida Abstract: O número de smartphones em uso no Brasil chega a 168 milhões. Esse é um valor crescente e que traz consigo uma vasta gama de aplicativos móveis pertencentes a diferentes domínios, tais como: educacionais, sociais, bancários, entre outros. Surge então a necessidade de garantir que a usabilidade de um aplicativo adeque-se ao seu domínio. No domínio educacional, parte considerável desses aplicativos abrange diversas idades e desconsidera características intrínsecas à educação infantil, em que crianças têm necessidades de interação diferenciadas e necessidades educacionais específicas. Dessa maneira, esta pesquisa teve o objetivo de adaptar e avaliar heurísticas de usabilidade para aplicativos móveis educacionais ao domínio infantil. Para tal, buscou-se trabalhos relacionados que apresentassem heurísticas de usabilidade para aplicativos móveis educacionais. Dado que não foram encontradas heurísticas de usabilidade específicas para o domínio educacional infantil, foi realizada busca na literatura para identificar elementos caracterizadores do domínio educacional infantil. A partir desse conjunto de dados, foi proposto um novo conjunto de heurísticas para avaliar a usabilidade de aplicativos móveis educacionais, considerando as características intrínsecas ao público infantil. Por fim, foram realizadas avaliações das heurísticas com especialistas em Interação Humano-Computador/Informática na Educação e profissionais em Educação Infantil para averiguar a relevância do conjunto proposto. Posteriormente, foram conduzidas novas avaliações de usabilidade com crianças para avaliação dos aplicativos móveis desenvolvidos exclusivamente para esta pesquisa: o Fantastic Pirates, projetado sob a aplicação das heurísticas propostas; e o Fantastic Pirates Educator, aplicativo de suporte ao anterior para uso dos educadores. Desse modo, o conjunto de heurísticas de usabilidade concebido poderá ser utilizado por pesquisadores e desenvolvedores no design e avaliação da interação de aplicativos móveis educacionais infantis. Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso 2017-01-01T00:00:00Z