Assessing the Potential of Deep Learning in the Acoustic Identification of Threatened Birds in the Pantanal - Correia, Gabriel A.; Ventura, Thiago M. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este trabalho investiga a viabilidade do uso de técnicas de machine learning aplicadas à bioacústica para identificação automatizada de aves ameaçadas no bioma Pantanal. Dados bioacústicos foram coletados da plataforma Xeno-canto e utilizados juntamente com redes neurais convolucionais e mel spectrogram. Os resultados demonstraram desempenho satisfatório, com valores de recall que variaram entre as espécies selecionadas: Anodorhynchus hyacinthinus (0,94), Calidris canutus (0,93), Calidris pusilla (0,80), Crax fasciolata (0,70) e Harpia harpyja (0,89). Concluiu-se que a aplicação de machine learning para detecção de aves ameaçadas é tecnicamente viável, mesmo para espécies em extinção.