PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (PPGI)
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
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Banca de QUALIFICAÇÃO: SAMUEL PRIMO ARCOVERDE
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: SAMUEL PRIMO ARCOVERDE
DATA: 28/05/2026
HORA: 15:30
LOCAL: Remoto
TÍTULO: FUSÃO BASEADA EM META-CLASSIFICAÇÃO DE INFERÊNCIAS PARA AVALIAR A RELEVÂNCIA DE FAIXAS ESPECTRAIS NA DETECÇÃO DE DISTÚRBIOS VOCAIS
PALAVRAS-CHAVES: Distúrbios Vocais. Meta-classificação. Aprendizado de Máquina. Inteligência Artificial Explicável.
PÁGINAS: 30
RESUMO: A classificação automática de distúrbios vocais por meio de espectrogramas segmentados em múltiplas faixas de frequência tem demonstrado potencial diagnóstico relevante. Estudos anteriores demonstraram que a divisão do espectrograma em 16 faixas espectrais, analisadas por redes neurais convolucionais (CNNs) independentes, melhora a capacidade de detecção de patologias vocais orgânicas. No entanto, a estratégia de fusão adotada nesses trabalhos a votação majoritária apresenta limitações metodológicas estruturais: descarta o grau de confiança estatística das predições individuais e atribui peso igualitário a todas as faixas, ignorando que diferentes patologias laríngeas produzem assinaturas espectrais distintas. Esta pesquisa propõe substituir a votação majoritária por um meta-classificador (stacking) treinado a partir dos vetores de probabilidade extraídos pelas 16 CNNs da base Saarbrücken Voice Database (SVD). A hipótese central é que o meta-classificador, ao aprender a ponderar dinamicamente a contribuição de cada faixa, produzirá desempenho diagnóstico superior, mensurado pelo Coeficiente de Correlação de Matthews (MCC). Adicionalmente, a técnica SHAP (SHapley Additive exPlanations) será aplicada para quantificar a relevância de cada faixa espectral, conferindo interpretabilidade clínica às predições. A abordagem proposta responde diretamente a uma lacuna identificada na literatura: a ausência de métodos que expliquem, de forma matematicamente rigorosa, quais regiões do espectrograma são mais determinantes para o diagnóstico de distúrbios vocais orgânicos.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente(a) - 1167863 - LEONARDO VIDAL BATISTA
Interno(a) - 2551745 - GILBERTO FARIAS DE SOUSA FILHO
Externo(a) à Instituição - JOSÉ ALBERTO SOUZA PAULINO