Les plataformes d'intercanvi de recursos multimèdia contenen grans quantitats de contingut creat pels seus usuaris. Habitualment, aquest contingut no està ben anotat. En aquesta tesi, proposem mètodes per ajudar els usuaris a anotar el seu contingut d'una manera més completa i uniforme. Concretament, proposem mètodes per recomanar etiquetes - tags - basats en informació sobre anotacions prèvies. Avaluem aquesta tasca utilitzant diverses metodologies i en el context d'una plataforma d'intercanvi de sons. A part de testar el funcionament de diferents mètodes, també analitzem l'impacte d'un d'aquests mètodes en el sistema de tagging d'aquesta plataforma. A més a més, també explorem un nou enfocament per als sistemes de recomanació de tags que incorpora una ontologia amb infromació específica del camp del so. En general, aquesta tesi contribueix a l'avenç de l'estat de l'art dels sistemes de tagging i de recomanació de tags basats en folksonomies, i explora direccions interessants per continuar investigant. / Online sharing platforms host a vast amount of multimedia content generated by its own users. However, such content is typically not uniformly annotated. In this thesis, we propose methods for helping users to annotate their resources in a more comprehensive and uniform way. Specifically, we propose methods for tag recommendation which are based on information gathered from previous resource annotations. Tag recommendation is evaluated using several methodologies and in the context of a large-scale sound sharing platform. Besides studying the performance of several methods in this scenario, we analyse the impact of one of our proposed methods on that platform. In addition, we explore a new perspective for tag recommendation which employs a sound-specific ontology. Overall, this thesis contributes to the advancement of the state of the art in tagging systems and folksonomybased tag recommendation and explores interesting directions for future research.

The rapid adoption of Internet and web technologies has created an opportunity for making music collaboratively by sharing information online. However, current applications for online music making do not take advantage of the potential of shared information. The goal of this dissertation is to provide and evaluate algorithms and representations for interacting with large audio databases that facilitate music creation by online communities. This work has been developed in the context of Freesound, a large-scale, community-driven database of audio recordings shared under Creative Commons (CC) licenses. The diversity of sounds available through this kind of platform is unprecedented. At the same time, the unstructured nature of community-driven processes poses new challenges for indexing and retrieving information to support musical creativity. In this dissertation we propose and evaluate algorithms and representations for dealing with the main elements required by online music making applications based on large-scale audio databases: sound files, including time-varying and aggregate representations, taxonomies for retrieving sounds, music representations and community models. As a generic low-level representation for audio signals, we analyze the framework of cepstral coefficients, evaluating their performance with example classification tasks. We found that switching to more recent auditory filter such as gammatone filters improves, at large scales, on traditional representations based on the mel scale. We then consider common types of sounds for obtaining aggregated representations. We show that several time series analysis features computed from the cepstral coefficients complement traditional statistics for improved performance. For interacting with large databases of sounds, we propose a novel unsupervised algorithm that automatically generates taxonomical organizations based on the low-level signal representations. Based on user studies, we show that our approach can be used in place of traditional supervised classification approaches for providing a lexicon of acoustic categories suitable for creative applications. Next, a computational representation is described for music based on audio samples. We demonstrate through a user experiment that it facilitates collaborative creation and supports computational analysis using the lexicons generated by sound taxonomies. Finally, we deal with representation and analysis of user communities. We propose a method for measuring collective creativity in audio sharing. By analyzing the activity of the Freesound community over a period of more than 5 years, we show that the proposed creativity measures can be significantly related to social structure characterized by network analysis. / La ràpida adopció dInternet i de les tecnologies web ha creat una oportunitat per fer música col•laborativa mitjançant l'intercanvi d'informació en línia. No obstant això, les aplicacions actuals per fer música en línia no aprofiten el potencial de la informació compartida. L'objectiu d'aquesta tesi és proporcionar i avaluar algorismes i representacions per a interactuar amb grans bases de dades d'àudio que facilitin la creació de música per part de comunitats virtuals. Aquest treball ha estat desenvolupat en el context de Freesound, una base de dades d'enregistraments sonors compartits sota llicència Creative Commons (CC) a gran escala, impulsada per la comunitat d'usuaris. La diversitat de sons disponibles a través d'aquest tipus de plataforma no té precedents. Alhora, la naturalesa desestructurada dels processos impulsats per comunitats planteja nous reptes per a la indexació i recuperació d'informació que dona suport a la creativitat musical. En aquesta tesi proposem i avaluem algorismes i representacions per tractar amb els principals elements requerits per les aplicacions de creació musical en línia basades en bases de dades d'àudio a gran escala: els arxius de so, incloent representacions temporals i agregades, taxonomies per a cercar sons, representacions musicals i models de comunitat. Com a representació de baix nivell genèrica per a senyals d'àudio, s'analitza el marc dels coeficients cepstrum, avaluant el seu rendiment en tasques de classificació d'exemple. Hem trobat que el canvi a un filtre auditiu més recent com els filtres de gammatons millora, a gran escala, respecte de les representacions tradicionals basades en l'escala mel. Després considerem tres tipus comuns de sons per a l'obtenció de representacions agregades. Es demostra que diverses funcions d'anàlisi de sèries temporals calculades a partir dels coeficients cepstrum complementen les estadístiques tradicionals per a un millor rendiment. Per interactuar amb grans bases de dades de sons, es proposa un nou algorisme no supervisat que genera automàticament organitzacions taxonòmiques basades en les representacions de senyal de baix nivell. Em base a estudis amb usuaris, mostrem que el sistema proposat es pot utilitzar en lloc dels sistemes tradicionals de classificació supervisada per proporcionar un lèxic de categories acústiques adequades per a aplicacions creatives. A continuació, es descriu una representació computacional per a música creada a partir de mostres d'àudio. Demostrem a través d'un experiment amb usuaris que facilita la creació col•laborativa i dóna suport l'anàlisi computacional usant els lèxics generats per les taxonomies de so. Finalment, ens centrem en la representació i anàlisi de comunitats d'usuaris. Proposem un mètode per mesurar la creativitat col•lectiva en l'intercanvi d'àudio. Mitjançant l'anàlisi de l'activitat de la comunitat Freesound durant un període de més de 5 anys, es mostra que les mesures proposades de creativitat es poden relacionar significativament amb l'estructura social descrita mitjançant l'anàlisi de xarxes. / La rápida adopción de Internet y de las tecnologías web ha creado una oportunidad para hacer música colaborativa mediante el intercambio de información en línea. Sin embargo, las aplicaciones actuales para hacer música en línea no aprovechan el potencial de la información compartida. El objetivo de esta tesis es proporcionar y evaluar algoritmos y representaciones para interactuar con grandes bases de datos de audio que faciliten la creación de música por parte de comunidades virtuales. Este trabajo ha sido desarrollado en el contexto de Freesound, una base de datos de grabaciones sonoras compartidos bajo licencia Creative Commons (CC) a gran escala, impulsada por la comunidad de usuarios. La diversidad de sonidos disponibles a través de este tipo de plataforma no tiene precedentes. Al mismo tiempo, la naturaleza desestructurada de los procesos impulsados por comunidades plantea nuevos retos para la indexación y recuperación de información en apoyo de la creatividad musical. En esta tesis proponemos y evaluamos algoritmos y representaciones para tratar con los principales elementos requeridos por las aplicaciones de creación musical en línea basadas en bases de datos de audio a gran escala: archivos de sonido, incluyendo representaciones temporales y agregadas, taxonomías para buscar sonidos, representaciones musicales y modelos de comunidad. Como representación de bajo nivel genérica para señales de audio, se analiza el marco de los coeficientes cepstrum, evaluando su rendimiento en tareas de clasificación. Encontramos que el cambio a un filtro auditivo más reciente como los filtros de gammatonos mejora, a gran escala, respecto de las representaciones tradicionales basadas en la escala mel. Después consideramos tres tipos comunes de sonidos para la obtención de representaciones agregadas. Se demuestra que varias funciones de análisis de series temporales calculadas a partir de los coeficientes cepstrum complementan las estadísticas tradicionales para un mejor rendimiento. Para interactuar con grandes bases de datos de sonidos, se propone un nuevo algoritmo no supervisado que genera automáticamente organizaciones taxonómicas basadas en las representaciones de señal de bajo nivel. En base a estudios con usuarios, mostramos que nuestro enfoque se puede utilizar en lugar de los sistemas tradicionales de clasificación supervisada para proporcionar un léxico de categorías acústicas adecuadas para aplicaciones creativas. A continuación, se describe una representación computacional para música creada a partir de muestras de audio. Demostramos, a través de un experimento con usuarios, que facilita la creación colaborativa y posibilita el análisis computacional usando los léxicos generados por las taxonomías de sonido. Finalmente, nos centramos en la representación y análisis de comunidades de usuarios. Proponemos un método para medir la creatividad colectiva en el intercambio de audio. Mediante un análisis de la actividad de la comunidad Freesound durante un periodo de más de 5 años, se muestra que las medidas propuestas de creatividad se pueden relacionar significativamente con la estructura social descrita mediante análisis de redes.

Ongoing spontaneous brain activity patterns raise ever-growing interest in the neuroscience community. Complex spatiotemporal patterns that emerge from a structural core and interactions of functional dynamics have been found to be far from arbitrary in empirical studies. They are thought to compose the network structure underlying human cognitive architecture. In this thesis, we use a biophysically realistic computer model to study key factors in producing complex spatiotemporal activation patterns. For the first time, we present a model of decreased physiological signal complexity in aging and demonstrate that delays shape functional connectivity in an oscillatory spiking-neuron network model for MEG resting-state data. Our results show that the inclusion of realistic delays maximizes model performance. Furthermore, we propose embracing a datadriven, comparative stance on decomposing the system into subnetworks. / Últimamente, el interés de la comunidad científica sobre los patrones de la continua actividad espontanea del cerebro ha ido en aumento. Complejos patrones espacio-temporales emergen a partir de interacciones de un núcleo estructural con dinámicas funcionales. Se ha encontrado que estos patrones no son aleatorios y que componen la red estructural en la que la arquitectura cognitiva humana se basa. En esta tesis usamos un modelo computacional detallado para estudiar los factores clave en producir los patrones emergentes. Por primera vez, presentamos un modelo simplificado de la actividad cerebral en envejecimiento. También demostramos que la inclusión del desfase de transmisión en un modelo para grabaciones magnetoencefalográficas del estado en reposo maximiza el rendimiento del modelo. Para ello, aplicamos un modelo con una red de neuronas pulsantes (’spiking-neurons’) y con dinámicas oscilatorias. Además, proponemos adoptar una posición comparativa basada en los datos para descomponer el sistema en subredes.

Within Human-Computer Interaction, older people (60+) are often characterized as a heterogeneous group of consumers of digital content that use ICTs in a limited way due to age-related changes in functional abilities. By drawing on an ethnographical study of ICTs use by approximately 220 older people over a 5-year period in Spain and on two rapid ethnographical studies, in Denmark and Brazil, with around 180, this dissertation presents an alternative view of ICTs use by older people. The results portray older people as creative digital content creators, provide qualitative evidence of how the process of using ICTs have a positive impact on their perceived well-being and argue that their ICTs use is not so heterogeneous as one might think. This dissertation also suggests that fostering the digital inclusion of older people in developing countries such as Brazil rests upon going beyond providing them with physical / technological infrastructures. / En Interacción Persona-Ordenador, las personas mayores (60+) se suelen caracterizar como un grupo heterogéneo de consumidores de contenidos digitales. Basándose en un estudio etnográfico del uso de las TIC por parte de aproximadamente 220 personas mayores en España durante 5 años, y en otros dos estudios etnográficos, de más corta duración, en Dinamarca y Brasil, con 180, esta tesis presenta una visión alternativa del uso que hacen de las TIC los mayores. Los resultados los presentan como creadores de contenidos digitales creativos, aportan evidencias cualitativas del impacto positivo que tiene utilizar estas tecnologías en su percepción de bienestar y plantea que el uso que éstos hacen de las TIC no es tan heterogéneo como se piensa. Esta tesis también sugiere que incrementar la inclusión digital de los mayores en los países en vía de desarrollo como Brasil se debería basar en ir más allá de proporcionar infraestructuras físicas / tecnológicas.

Cardiovascular diseases are nowadays one of the major causes of death in developed countries. Besides the already known risk factors such as lifestyle and genetics, there is a growing evidence that adverse remodelling during prenatal life presents a risk factor for some cardiovascular diseases at later life. Recent studies have demonstrated that fetuses with intra-uterine growth restriction show cardiovascular remodelling at organ, vascular and also cellular and subcellular level, and moreover these changes persist postnatally. However this is a complex mechanism that needs to be further investigated. Currently, Doppler ultrasonography is one of the techniques most used to assess the fetal cardiovascular status and to study the heart and vascular remodelling in clinical practice. However, some of underlying hemodynamic and vascular changes cannot be assessed clinically and more sophisticated techniques are needed. Computational modelling of biological systems arises as a powerful tool to overcome this challenge, to support clinicians and to improve the understanding of different pathologies. In this thesis we proposed the use of computational models of fetal circulation, of cardiac cells and also image-processing tools, to improve the understanding of intra-uterine cardiac remodelling that takes place at different scales of the fetal cardiovascular system, and also to estimate the patient-specific hemodynamic properties that cannot be directly assessed from clinical measurements. The results arising from this thesis demonstrate that computational models are able to improve the understanding and detection of the intra-uterine cardiovascular remodelling by means of patient-specific simulations. / Les malalties cardiovasculars són avui en dia una de les principals causes de mortalitat en països desenvolupats. Deixant de banda els factors de risc relacionats amb l'estil de vida i la genètica, existeix una creixent evidència de què la remodelació adversa durant la vida prenatal esdevé un factor de risc per a algunes malalties cardiovasculars en l'edat adulta. S'ha demostrat que els fetus amb restricció de creixement intrauterina mostren signes de remodelació cardiovascular tant a nivell d'òrgan, vascular com a nivell cel•lular i subcel•lular, i molts cops aquests canvis persisteixen postnatalment. No obstant, és tracta d'un mecanisme complex que necessita ser investigat en profunditat. Actualment, l'ecografia Doppler és una de les tècniques més empradres per avaluar l'estat cardiovascular fetal i per estudiar la remodelació tant cardiaca com vascular durant la pràctica clínica. No obstant, alguns dels canvis hemodinàmics i vasculars subjacents no es poden avaluar clínicament, requerint de tècniques més sofisticades. El modelatge computacional de sistemes biològics es presenta com un potent instrument per superar aquest repte, per donar suport als metges i millorar la comprensió de les diferents patologies. En aquesta tesi es presenta per una banda l'ús de models computacionals tant de la circulació fetal com també de la cèl•lula cardíaca i la utilització d'eines de processat d'imatge amb la finalitat de millorar la comprensió de la remodelació cardiovascular intrauterina que té lloc a diferents escales del sistema cardiovascular fetal, i estimar les propietats hemodinàmiques específiques de cada pacient, les quals no es poden extreure directament a partir de mesures clíniques. Els resultats derivats d'aquesta tesi demostren que els models computacionals són capaços de millorar la comprensió i la detecció de la remodelació cardiovascular intrauterina mitjançant simulacions específiques del pacient.

La percepción de la profundidad es un aspecto clave en la visión humana. El ser humano realiza esta tarea sin esfuerzo alguno con el objetivo de efectuar diversas actividades cotidianas. A menudo, la percepción de la profundidad se ha asociado con la visión binocular. Pese a esto, los seres humanos tienen una capacidad asombrosa de percibir las relaciones de profundidad, incluso a partir de una sola imagen, mediante el uso de varias pistas monoculares. En el campo de la visión por ordenador, si la información de la profundidad de una imagen estuviera disponible, muchas tareas podr´ıan ser planteadas desde una perspectiva diferente en aras de un mayor rendimiento y robustez. Sin embargo, dada una única imagen, esta posibilidad es generalmente descartada, ya que la obtención de la información de profundidad es frecuentemente obtenida por las técnicas de reconstrucción tridimensional, que requieren dos o más imágenes de la misma escena tomadas desde diferentes puntos de vista. Recientemente, algunas propuestas han demostrado que es posible obtener información de profundidad a partir de imágenes individuales. En esencia, la idea es aprovechar el conocimiento a priori de las condiciones de adquisición de la imagen y de la escena observada para estimar la profundidad empleando pistas pictóricas monoculares. Estos enfoques tratan de estimar con precisión los mapas de profundidad de la escena empleando técnicas computacionalmente costosas. Sin embargo, muchos algoritmos de visión por ordenador no necesitan un mapa de profundidad detallado de la imagen. De hecho, sólo una descripción en profundidad aproximada puede ser muy valiosa en muchos problemas. En nuestro trabajo, hemos demostrado que incluso la información aproximada de profundidad puede integrarse en diferentes tareas siguiendo una estrategia holística con el fin de obtener resultados más precisos y robustos. En ese sentido, hemos propuesto una técnica simple, pero fiable, por medio de la cual regiones de la imagen de una escena se clasifican en rangos de profundidad discretos para construir un mapa tosco de la profundidad. Sobre la base de esta representación, hemos explorado la utilidad de nuestro método en tres dominios de aplicación desde puntos de vista novedosos: la estimación de la rotación de la cámara, la estimación del fondo de una escena y la generación de ventanas de interés para la detección de peatones. En el primer caso, calculamos la rotación de la cámara montada en un veh´ıculo en movimiento mediante dos nuevos m˜A c ⃝todos que identifican elementos distantes en la imagen a través de nuestros mapas de profundidad. En la reconstrucción del fondo de una imagen, propusimos un método novedoso que penaliza las regiones cercanas en una función de coste que integra, además, información del color y del movimiento. Por último, empleamos la información geométrica y de la profundidad de una escena para la generación de peatones candidatos. Este método reduce significativamente el número de ventanas generadas, las cuales serán posteriormente procesadas por un clasificador de peatones. En todos los casos, los resultados muestran que los enfoques basados en la profundidad contribuyen a un mejor rendimiento de las aplicaciones estudidadas. / Depth perception is a key aspect of human vision. It is a routine and essential visual task that the human do effortlessly in many daily activities. This has often been associated with stereo vision, but humans have an amazing ability to perceive depth relations even from a single image by using several monocular cues. In the computer vision field, if image depth information were available, many tasks could be posed from a different perspective for the sake of higher performance and robustness. Nevertheless, given a single image, this possibility is usually discarded, since obtaining depth information has frequently been performed by three-dimensional reconstruction techniques, requiring two or more images of the same scene taken from different viewpoints. Recently, some proposals have shown the feasibility of computing depth information from single images. In essence, the idea is to take advantage of a priori knowledge of the acquisition conditions and the observed scene to estimate depth from monocular pictorial cues. These approaches try to precisely estimate the scene depth maps by employing computationally demanding techniques. However, to assist many computer vision algorithms, it is not really necessary computing a costly and detailed depth map of the image. Indeed, just a rough depth description can be very valuable in many problems. In this thesis, we have demonstrated how coarse depth information can be integrated in different tasks following holistic and alternative strategies to obtain more precise and robustness results. In that sense, we have proposed a simple, but reliable enough technique, whereby image scene regions are categorized into discrete depth ranges to build a coarse depth map. Based on this representation, we have explored the potential usefulness of our method in three application domains from novel viewpoints: camera rotation parameters estimation, background estimation and pedestrian candidate generation. In the first case, we have computed camera rotation mounted in a moving vehicle from two novels methods that identify distant elements in the image, where the translation component of the image flow field is negligible. In background estimation, we have proposed a novel method to reconstruct the background by penalizing close regions in a cost function, which integrates color, motion, and depth terms. Finally, we have benefited of geometric and depth information available on single images for pedestrian candidate generation to significantly reduce the number of generated windows to be further processed by a pedestrian classifier. In all cases, results have shown that our depth-based approaches contribute to better performances.

Membrane separations are simple, energy efficient processes, which can be economically competitive with traditional separation technologies. In the case of gas separation both dense and porous materials have been developed for different application where hydrogen production is one of the most important niches of development. Hydrogen is being one of the most important vectors to develop alternative clean power generation sources. Nowadays, a lot of processes require the fabrication of pure hydrogen for efficiency and better performance. Different materials have been reported as gas separation membranes but still numerous problems related to stability, cost and fabrication must be overcome. The actual goal is to achieve materials that report good separation properties in new type of configuration facing industrial applications. Carbon molecular sieve membranes (CMSM) achieve high separation factors and permeance values than polymeric membranes. During the last 30 years they have gained importance due to their excellent performance as gas separation membranes. However, most research work has been focused on flat or hollow fiber configurations and minor attention has been done to supported CMSM. The main reason is due the difficulties associated to fabricate a defect free membrane using a highly reproducible fabrication method that allow to obtain a carbon layer after one polymer precursor coating step. In tubular configuration, these hybrid membranes are suitable for scaling up towards industrial applications, being more competitive than commercial unsupported hollow fiber membranes and films, especially under high pressure and temperature. The main objective of this work was to explore alternative fabrication methods for the fabrication of supported CMSM. In order to achieve this objective polyimide was coated over inorganic supports using two different approaches. The two methods reported in this thesis were spinning-coating and dip-coating. The idea of spinning¬coating was adapted from fabrication of supported carbon planar film. In this work it was developed the same idea coating TiO2 tubular supports under rotation with polyimide (Matrimid®). The thickness of the carbon membranes was controlled adjusting the viscosity of the polymeric solution, and after an exhaustive solvent i elimination it was possible to obtain a defect free carbon membrane. The influence of methanol washing, pyrolysis temperature (550-700ºC), and presence of the support allowed to extracting conclusions about the characteristics of the carbon material. Single gas permeance of H2, CO, CO2, N2, CH4 were obtained and ideal selectivity computed from this measurements indicated the presence of pinholes on the carbon membrane. However, the characterization of this carbon obtained after 550º and 700º C by adsorption-desorption analysis allowed to confirm the microporosity of the carbon layer. As an important contribution of this work the influence of the support as pore modifier of the carbon structure is presented after analysis of supported and unsupported samples. Different characterization techniques are presented and integrated in this work to analyze the microporous character of the carbon layer (immersion calorimetry, AFM) and to evaluate the mesoporous characteristics of the asymmetric membrane (liquid-liquid displacement porosimetry). An additional coating procedure with polydimethylsiloxane (PDMS) was performed to decrease the influence of pinholes which caused a permeance decrease but increase on ideal selectivity values over Knudsen theoretical index. As a second fabrication technique, the modification of Al2O3 inorganic support allowed to achieve microporosity in the support that allowed the fabrication of CMSM by dip¬coating procedure. Similarly to the dip-coating method, viscosity and polymer concentration were optimized in order to achieve high ideal separation factors for hydrogen pairs. For the type of membranes obtained by this method single gas permeance of H2, He, CO2, O2, N2, CH4, Propane, n-butane, 1-butene, SF6 was performed. Influence of pyrolysis temperature, aging, non-solvent immersion, and support were also studied as pore modifier of the carbon membrane. However, for these membranes the characterization was focused on the effect on permeance and selectivity more than in the characterization of the material. The findings described in this PhD thesis open new perspectives for alternative fabrication techniques of CMSM. This work reports not only the permeance and selective properties of CMSM as the traditional approaches rule. Moreover, brings how each fabrication variable could affect the final properties of the membrane. Integration of structure and properties are presented as an alternative strategy to design new pore architecture on CMSM.

Las micotoxinas son contaminantes químicos de origen biológico que suponen el mayor riesgo en la cadena alimentaria, debido a su amplia presencia y a los múltiples efectos perjudiciales que producen en los seres humanos y en los animales. En esta Tesis se ha puesto de manifiesto la elevada incertidumbre asociada al muestreo para la determinación del contenido de micotoxinas en pistachos, dentro del sistema de gestión de seguridad alimentaria. También se ha evaluado como posible reto emergente en la gestión, los posibles efectos derivados de un hipotético cambio climático caracterizado por incremento de la temperatura, radiación ultravioleta y sequedad en la micobiota ocratoxigénica presente en uvas y cereales. Las principales conclusiones obtenidas son: i) posible adaptación de las especies micotoxigénicas; ii) predominancia de aspergilos negros en las condiciones más extremas; iii) ineficacia de los antifúngicos en el control de ocratoxina A y posible necesidad de transición de unas materias activas a otras en función de las condiciones climáticas. / Mycotoxins are biologically derived chemical contaminants that pose the greatest risk in the food chain due to their widespread occurrence and the many detrimental effects that occur in humans and in animals. This thesis has highlighted the high uncertainty associated with the sampling for the determination of mycotoxins in pistachios, within the system of food safety management. The possible effects of a hypothetical climate characterized by increased temperature, drought and UV radiation on ocrhatoxigenic mycobiota of grapes and cereals has also been evaluated as a possible emerging management challenge. The main conclusions are: i) possible adaptation of mycotoxigenic species; ii) predominance of black aspergili under extreme conditions; iii) loss of antifungal effective in controlling ochratoxin A and possible need to transition from an active ingredient to another depending on the weather materials.

L’estudi de l’expressivitat musical és un camp molt actiu en la computació musical. El seu interès ve donat per diverses motivacions: entendre i modelitzar l’expressivitat musical; identificar els recursos expressius que caracteritzen un instrument, gènere musical o intèrpret; i construir sistemes de síntesi amb la capacitat de reproduir música expresivament. Per abordar aquest problema tan ampli, la literatura existent tendeix a focalitzarse en instruments o gèneres musicals concrets. En aquesta tesi, ens hem focalitzat en l’anàlisi de la expressivitat en la guitarra clàssica y el nostre objectiu serà modelitzar l’ús de recursos expressius en aquest instrument. Els fonaments de tots els mètodes utilitzats en aquesta tesi estan basats en tècniques de búsqueda y recuperació de la informació, aprenentatge automàtic y processament del senyal. Concretament, combinem diversos algorismes de l’estat de l’art per fer una proposta de caracterització de l’ús dels recursos expressius. La guitarra clàssica és un instrument que es caracteritza per la diversitat de les seves possibilitats tímbriques. Els guitarristes professionals són capaços de transmetre molts matisos durant la interpretació d’una peça musical. Aquesta característica específica de la guitarra clàssica fa que l’anàlisi d’aquest instrument sigui una tasca difícil. Dividim el nostre anàlisi en dues línies de treball principals. La primera línia proposa una eina capaç d’identificar automàticament recursos expressius en el context d’una gravació comercial. Construim un model amb l’objectiu d’analitzar i extreure automàticament els tres recursos expressius més utilitzats: legato, glissando i vibrato. La segona línia proposa un anàlisi integral de desviacions de tempo en la guitarra clàssica. De les variacions, potser les més importants siguin les variacions de tempo: són fonamentals per a la interpretació expressiva i un ingredient clau per conferir una qualitat humana a interpretacions basades en ordinador. No obstant, la naturalesa d’aquestes variacions és encara un problema d’investigació que no ha estat resolt, amb diverses teories que apunten a un fenòmen multi-dimensional. El nostre sistema utilitza tècniques d’extracció de característiques i aprenentatge automàtic. La precisió de la classificació mostra que les desviacions de tempo són predictors precisos de la peça musical corresponent. Para recapitular, aquesta tesi contribueix al camp de l’anàlisi expressiu proveint un model automàtic d’articulació expressiva i un sistema predictor de peces musicals que analitza les desviacions de tempo. Finalment, aquesta tesi analitza el comportament dels models proposats utilitzant gravacions comercials. / The study of musical expressivity is an active field in sound and music computing. The research interest comes from different motivations: to understand or model musical expressivity; to identify the expressive resources that characterize an instrument, musical genre, or performer; or to build synthesis systems able to play expressively. To tackle this broad problem, researchers focus on specific instruments and/or musical styles. Hence, in this thesis we focused on the analysis of the expressivity in classical guitar and our aim is to model the use of expressive resources of the instrument. The foundations of all the methods used in this dissertation are based on techniques from the fields of information retrieval, machine learning, and signal processing. We combine several state of the art analysis algorithms in order to deal with modeling the use of the expressive resources. Classical guitar is an instrument characterized by the diversity of its timbral possibilities. Professional guitarists are able to convey a lot of nuances when playing a musical piece. This specific characteristic of classical guitar makes the expressive analysis is a challenging task. The research conducted focuses on two different issues related to musical expressivity. First, it proposes a tool able to automatically identify expressive resources such as legato, glissando, and vibrato, in commercial guitar recordings. Second, we conducted a comprehensive analysis of timing deviations in classical guitar. Timing variations are perhaps the most important ones: they are fundamental for expressive performance and a key ingredient for conferring a human-like quality to machine-based music renditions. However, the nature of such variations is still an open research question, with diverse theories that indicate a multi-dimensional phenomenon. Our system exploits feature extraction and machine learning techniques. Classification accuracies show that timing deviations are accurate predictors of the corresponding piece. To sum up, this dissertation contributes to the field of expressive analysis by providing, an automatic expressive articulation model and a musical piece prediction system by using timing deviations. Most importantly, it analyzes the behavior of proposed models by using commercial recordings. / El estudio de la expresividad musical es un campo muy activo en la computación musical. El interés en investigar ésta área tiene distintas motivaciones: entender y modelar la expresividad musical; identificar los recursos expresivos que caracterizan un instrumento, género musical, o intérprete; y construir sistemas de síntesis con la capacidad de reproducir música expresivamente. Para abordar este problema tan amplio, la literatura existente tiende a enfocarse en instrumentos o géneros musicales específicos. En esta tesis nos enfocaremos en el análisis de la expresividad en la guitarra clásica y nuestro objetivo será modelar el uso de recursos expresivos en este instrumento. Los fundamentos de todos los métodos usados en esta tesis están basados en técnicas de búsqueda y recuperación de la información, aprendizaje automático y procesamiento de señales. Combinamos varios algoritmos del estado del arte para lidiar con el modelado del uso de los recursos expresivos. La guitarra clásica es un instrumento que se caracteriza por la diversidad de sus posibilidades tímbricas. Los guitarristas profesionales son capaces de transmitir muchos matices durante la interpretación de una pieza musical. Esta característica específica de la guitarra clásica hace que el análisis de este instrumento sea una tarea difícil. Dividimos nuestro análisis en dos líneas de trabajo principales. La primera línea propone una herramienta capaz de identificar automáticamente recursos expresivos en el contexto de una grabación comercial. Construimos un modelo con el objetivo de analizar y extraer automáticamente los tres recursos expresivos más utilizados: legato, glissando y vibrato. La segunda línea propone un análisis integral de desviaciones de tiempo en la guitarra clásica. De las variaciones, quizás las más importantes sean las variaciones de tiempo: son fundamentales para la interpretación expresiva y un ingrediente clave para conferir una cualidad humana a interpretaciones basadas en ordenador. No obstante, la naturaleza de tales variaciones es aún un problema de investigación que no ha sido resuelto, con diversas teorías que apuntan a un fenómeno multi-dimensional. Nuestro sistema utiliza técnicas de extracción de características y aprendizaje de automático. La precisión de la clasificación muestra que las desviaciones de tiempo son predictores precisos de la pieza musical correspondiente. Para recapitular, esta tesis contribuye al campo del análisis expresivo proveyendo un modelo automático de articulación expresiva y un sistema predictor de piezas musicales que emplea desviaciones de tiempo. Finalmente, esta tesis analiza el comportamiento de los modelos propuestos utilizando grabaciones comerciales.

The present Ph.D. thesis addresses the problem of deep data-driven Natural Language Generation (NLG), and in particular the role of proper corpus annotation schemata for stochastic sentence realization. The lack of multilevel corpus annotation has prevented so far the development of proper statistical NLG systems starting from abstract structures. We first detail a methodology for annotating corpora at different levels of linguistic abstraction (namely, semantic, deep-syntactic, surface-syntactic, topological, and morphological levels), and report on the actual annotation of such corpora, manually for Spanish and automatically for English. Then, using the resulting annotated data for our experiments, we train and evaluate deep stochastic NLG tools which go beyond the current state of the art, in particular thanks to the absence of rules in non-isomorphic transductions. Finally, we show that such data can also serve well other purposes such as statistical surface and deep dependency parsing. / La presente tesis aborda el problema de la generación de textos partiendo desde estructuras profundas; se examina especialmente el papel de un esquema de anotación apropiado para la generación estadística de oraciones. La falta de anotación en varios niveles ha impedido hasta ahora el desarrollo de sistemas de generación estadística desde estructuras abstractas. En primer lugar, se detalla la metodología para anotar corpus en varios niveles (representaciones semánticas, sintácticas profundas, sintácticas superficiales, topológicas y morfológicas), y se presenta su proceso de anotación, manual para el español, y automático para el inglés. Posteriormente, se usan los datos anotados para entrenar y evaluar varios generadores de textos que van más allá del estado del arte actual, en particular porque no contienen reglas para transducciones no isomórficas. Por último, se muestra que estos datos se pueden utilizar también para otros objetivos tales como el análisis sintáctico estadístico de estructuras superficiales y profundas.