Publicado no Encontro de Saberes 2015
Evento: XXIII Seminário de Iniciação Científica
Área: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
Subárea: Ciência da Computação
| Título |
| Audio Emotion Identifer - Analisador de sentimentos por meio de áudios |
| Autores |
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JAQUELINE FARIA DE OLIVEIRA (Orientador) Diogo Fernandes de Oliveira (Autor) Matheus Gomes Silva (Autor) Thiago Oliveira Marçal (Autor) Denio Luiz Pimentel Junior (Autor) Wilson Queiroz Rocha (Autor) |
| Resumo |
| Diante da gama de informações que são compartilhadas nas redes sociais e de entretenimento, diversos estudos são feitos, destacando-se a Mineração de Dados. Esse projeto visa o uso da mineração sonora para análise de sentimentos através de um aplicativo Android, baseado no trabalho "Emotion Recognition in the Noise " do autor Schuller et al. Foi utilizada a escala de Bel (Decibel), para o cálculo de intensidade (Amplitude) do áudio coletado para análise. Esse cálculo se dá pela fórmula: 20 * log10(X/X0), onde X refere-se a intensidade do áudio em decibéis e X0 é o valor referencial do cálculo, que está relacionado ao nível de recepção de áudio do microfone do dispositivo celular. Para análise do aúdio, o Audio Emotion Identifier (AEI), aplicativo para plataforma Android: i) faz gravação do áudio para a análise; ii) o aplicativo distribui a porcentagem das emoções encontradas em 4 variáveis sendo elas Neutral, Sadness, Happiness e Surprise; iii) Em seguida é mostrado ao usuário o resultado de cada porcentagem, e por fim o resultado final – o resultado final é a emoção que obteve o maior valor percentual em relação aos outros. O aplicativo calcula as variáveis da seguinte forma: A variável Neutral recebe a porcentagem de emoção neutra encontrada no áudio, a Sadness recebe a porcentagem de tristeza, o Hapiness recebe a porcentagem de alegria e o Surprise recebe a porcentagem de surpresa. Após este processo é feita a análise de todo o áudio e são exibidos os resultados das emoções identificadas. Foram feitos testes com 250 áudios separados pelo Youtube e disponibilizados pela emissora de TV Rede Minas, destes áudios o aplicativo teve uma taxa de acerto de 74%. Esse projeto pode ser utilizado por empresas de publicidade e redes de televisão, com o objetivo de analisar quais os produtos e programas de TV que mais agrada o público. Conclui-se que o aplicativo está com uma taxa de acerto relevante, porém pretende-se em breve comparar com resultados da literatura. |
