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https://github.com/florensadimer/snoring_detector_deep_learning
Este projeto contém um modelo de deep learning baseado em um tutorial do TensorFlow para identificar sons de ronco (snoring) e não ronco (not snoring). Desenvolvido como parte de um projeto de pesquisa na PUCRS, que visa auxiliar na análise de distúrbios do sono.
https://github.com/florensadimer/snoring_detector_deep_learning
deep-learning health keras python snoring spectrogram tensorflow
Last synced: 14 days ago
JSON representation
Este projeto contém um modelo de deep learning baseado em um tutorial do TensorFlow para identificar sons de ronco (snoring) e não ronco (not snoring). Desenvolvido como parte de um projeto de pesquisa na PUCRS, que visa auxiliar na análise de distúrbios do sono.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/florensadimer/snoring_detector_deep_learning
- Owner: FlorensaDimer
- License: mit
- Created: 2024-10-17T17:43:03.000Z (21 days ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-10-23T21:44:05.000Z (15 days ago)
- Last Synced: 2024-10-24T09:03:08.744Z (15 days ago)
- Topics: deep-learning, health, keras, python, snoring, spectrogram, tensorflow
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 73.9 MB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Detector de ronco com aprendizado profundo
[](https://github.com/FlorensaDimer/snoring)
[](https://github.com/FlorensaDimer/snoring_detector_deep_learning/graphs/commit-activity)
[](https://github.com/FlorensaDimer/snoring)
> Este projeto contém um modelo de deep learning baseado em um [tutorial do TensorFlow](https://www.tensorflow.org/tutorials/audio/simple_audio?hl=pt-br) para identificar sons de ronco (snoring) e não ronco (not snoring). Desenvolvido como parte de um projeto de pesquisa na PUCRS, ele visa auxiliar na análise de distúrbios do sono.
### Tecnologias
[](https://docs.python.org/pt-br/3.12/whatsnew/3.12.html)
[](https://www.tensorflow.org/tutorials/audio/simple_audio?hl=pt-br)
[](https://keras.io/guides/sequential_model/)
[](https://jupyter.org/documentation)
### Processo de desenvolvimeno utilizando Crisp-DM
O projeto ainda está em desenvolvimento e as próximas atualizações serão voltadas para as seguintes tarefas:
- [x] Business Understanding
- [] Data Understanding
- [] Data Preparation
- [] Data Understanding (Again)
- [] Modeling
- [] Evaluation
- [] Deployment
- [] Conclusion
## 🚀 Instalando snoring
Para instalar o snoring, siga estas etapas:
### 💻 Pré-requisitos
Antes de começar, verifique se você atendeu aos seguintes requisitos:
- Você leu [Tensorflow: Reconhecimento de áudio simples](https://www.tensorflow.org/tutorials/audio/simple_audio?hl=pt-br).
- Instalou o Visual Studio Code com a extensão do Jupyter.
- Instalou o Python 3.12.6 na sua máquina.
### 🪟 Instalação no Windows:
1. Clone o repositório:
```bash
git clone https://github.com/FlorensaDimer/snoring.git
cd snoring
```
2. Crie e ative o ambiente virtual (.venv):
```bash
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
```
3. Instale as dependências:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
3. Abra o projeto no Visual Studio Code:
- Na pasta do repositório, abra o VS Code:
```bash
code .
```
- Selecione o kernel do Jupyter usando a ```.venv``` que você criou.
5. Execute o notebook:
- Abra o notebook desejado e selecione a ```.venv``` como o ambiente Python.
## 🤝 Colaboradores
As pessoas que contribuíram para este projeto:
## 📝 Licença
Esse projeto está sob licença. Veja o arquivo [LICENÇA](LICENSE) para mais detalhes.
