Tratamento de áudio por redes adversárias generativas visando melhora da compreensão auditiva por indivíduos com distúrbio do processamento auditivo central e outros transtornos

Abstract

Pessoas portadoras de Distúrbio do Processamento Auditivo (DPAC) e Transtorno de D´déficit de Atenção (TDAH) apresentam dificuldade em manter a concentração e a atenção seletiva em situações onde há presença de ruídos sonoros externos não controláveis, como, por exemplo, durante aulas, palestras, provas, apresentações de teatro, entre outras. Essas situações tiram o foco do indivíduo e prejudicam a compreensão auditiva da informação que está sendo transmitida no momento. Diante das limitações apontadas, o presente trabalho explora a utilização das Redes Generativas Adversárias (GAN) no processamento de áudio por meio de um estudo de caso, com o propósito de analisar se ocorreu remoção ou redução de artefatos sonoros comuns em ambientes ruidosos. A Fundamentação Teórica aborda conceitos a respeito do DPAC e TDAH e as suas características limitantes, conceitos esses definidos por meio de pesquisas anteriormente realizadas, encontradas na literatura. Aborda também alguns conceitos sobre técnicas de aprendizado de máquina, e dentre os quais se encontra a definição de Redes Neurais - uma abordagem de inteligência artificial que instrui os computadores a realizarem o processamento de dados de maneira influenciada pelo funcionamento do cérebro humano. Destacamos entre as diversas Redes Neurais, a Rede Neural Perceptron Multicamada, a Rede Neural Convolucional e a Rede Geradora Adversária (esta última é um tipo artificial de rede neural criada para processar dados de entrada com estrutura de grade, como imagens e sinais de áudio). Para a execução do trabalho, foi necessária a utilização de alguns programas como: Audacity, que permite gravar, editar, importar e exportar diversos arquivos com formatos diferentes de áudios; Matlab, que permite a implementação de machine learning em processos de produção e desenvolvimento; e Google Colaboratory, que é um serviço de nuvem gratuito. Os métodos aplicados neste trabalho foram: desenvolvimento da documentação para encaminhar ao Comitê de Ética. Base de dados cujo o propósito ´e realizar o treina- ´ mento da Rede Generativa Adversária e posteriormente analisar os resultados obtidos pela GAN e a sua validação – tem como objetivo a verificação dos resultados. Como resultado , temos os documentos desenvolvidos para serem encaminhados ao Comitê de Ética com a intenção da aprovação para continuidade do trabalho. O desenvolvimento da base de dados também faz parte dos resultados, visto que se tornou necessário acrescentar artefatos `a base de dados encontrada. E por fim, o resultado do uso da GAN, que se deu por meio da realização do treinamento, diversas abordagens foram realizadas até a obtenção do funcionamento do modelo, o resultado final gerado não foi como a equipe aguardava, porém ao realizarmos a avaliação da SNR e do Desvio Padrão uma análise favorável, indiciando que estamos seguindo pelo caminho correto para a obtenção de um resultado conforme consta nos estudos realizados.