Este trabalho envolve o emprego de recentes tecnologias ligadas a promissora área de Inteligência Computacional e a tradicional área de Processamento de Sinais Digitais. Tem por objetivo o desenvolvimento de uma aplicação especifica na área de Processamento de Voz: o reconhecimento de locutor. Inúmeras aplicações, ligadas principalmente a segurança e controle, são possíveis a partir do domínio da tecnologia de reconhecimento de locutor, tanto no que diz respeito a identificação quanto a verificação de diferentes locutores. O processo de reconhecimento de locutor pode ser dividido em duas grandes fases: extração das características básicas do sinal de voz e classificação. Na fase de extração, procurou-se aplicar os mais recentes avanços na área de Processamento Digital de Sinais ao problema proposto. Neste contexto, foram utilizadas a frequência fundamental e as frequências formantes como parâmetros que identificam o locutor. O primeiro foi obtido através do use da autocorrelação e o segundo foi obtido através da transformada de Fourier. Estes parâmetros foram extraídos na porção da fala onde o trato vocal apresenta uma coarticulação entre dois sons vocálicos. Esta abordagem visa extrair as características desta mudança do aparato vocal. Existem dois tipos de reconhecimento de locutor: identificação (busca-se reconhecer o locutor em uma população) e verificação (busca-se verificar se a identidade alegada é verdadeira). O processo de reconhecimento de locutor é dividido em duas grandes fases: extração das características (envolve aquisição, pré-processamento e extração dos parâmetros característicos do sinal) e classificação (envolve a classificação do sinal amostrado na identificação/verificação do locutor ou não). São apresentadas diversas técnicas para representação do sinal, como analise espectral, medidas de energia, autocorrelação, LPC (Linear Predictive Coding), entre outras. Também são abordadas técnicas para extração de características do sinal, como a frequência fundamental e as frequências formantes. Na fase de classificação, pode-se utilizar diversos métodos convencionais: Cadeias de Markov, Distância Euclidiana, entre outros. Além destes, existem as Redes Neurais Artificiais (RNAs) que são consideradas poderosos classificadores. As RNAs já vêm sendo utilizadas em problemas que envolvem classificações de sinais de voz. Neste trabalho serão estudados os modelos mais utilizados para o problema de reconhecimento de locutor. Assim, o tema principal da Dissertação de Mestrado deste autor é a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando Redes Neurais Artificiais para classificação do locutor. Neste trabalho tamb6m é apresentada uma abordagem para a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando as técnicas convencionais para o processo de classificação do locutor. As técnicas utilizadas são Dynamic Time Warping (DTW) e Vector Quantization (VQ). / This work deals with the application of recent technologies related to the promising research domain of Intelligent Computing (IC) and to the traditional Digital Signal Processing area. This work aims to apply both technologies in a Voice Processing specific application which is the speaker recognition task. Many security control applications can be supported by speaker recognition technology, both in identification and verification of different speakers. The speaker recognition process can be divided into two main phases: basic characteristics extraction from the voice signal and classification. In the extraction phase, one proposed goal was the application of recent advances in DSP theory to the problem approached in this work. In this context, the fundamental frequency and the formant frequencies were employed as parameters to identify the speaker. The first one was obtained through the use of autocorrelation and the second ones were obtained through Fourier transform. These parameters were extracted from the portion of speech where the vocal tract presents a coarticulation between two voiced sounds. This approach is used to extract the characteristics of this apparatus vocal changing. In this work, the Multi-Layer Perceptron (MLP) ANN architecture was investigated in conjunction with the backpropagation learning algorithm. In this sense, some main characteristics extracted from the signal (voice) were used as input parameters to the ANN used. The output of MLP, trained previously with the speakers features, returns the authenticity of that signal. Tests were performed with 10 different male speakers, whose age were in the range from 18 to 24 years. The results are very promising. In this work it is also presented an approach to implement a speaker recognition system by applying conventional methods to the speaker classification process. The methods used are Dynamic Time Warping (DTW) and Vector Quantization (VQ).

Nos últimos anos muito tem se pesquisado na área de arquiteturas paralelas de computadores, devido ao fato da melhora de desempenho nas arquiteturas sequenciais não estar acompanhando as necessidades crescentes de capacidade de processamento. Entre as arquiteturas paralelas, um grupo que tem recebido especial atenção por parte dos pesquisadores é o de redes neurais. Uma rede neural é uma arquitetura baseada em paralelismo massivo, na interconexão de numerosos elementos simples de processamento segundo uma determinada topologia e com uma regra de aprendizagem. As redes neurais tem tido grande importância na área de reconhecimento de padrões e diversas aplicações em reconhecimento de caracteres, imagem e voz tem sido desenvolvidas. Outra área de aplicação das redes neurais é o processamento de sinais. A característica de adaptabilidade das redes neurais torna-as apropriadas à utilização em aplicações, onde as características do sinal, ou do meio, são variáveis ou não totalmente conhecidas, como filtros adaptativos. O objetivo deste trabalho é mostrar as aplicações de redes neurais nesta área. Na primeira parte do trabalho foram implementadas aplicações de redes neurais à filtragem utilizando diversas topologias e modelos de neurônios. Os modelos implementados são aqui apresentados juntamente com os resultados das simulações. A segunda parte do trabalho consiste na aplicação de um modelo de redes neurais a um problema bem específico, a separação de sinais a partir de diversas combinações destes sinais. A solução implementada foi baseada no algoritmo proposto por Jutten em [JUT 87]. Além da aplicação deste algoritmo, o problema envolve a análise espectral do sinal, e a reconstrução do sinal original a partir de suas componentes, após efetuada a separação. Neste trabalho é efetuado um estudo sobre este algoritmo, é proposta uma alteração para sua aplicação a sinais de voz, e são mostrados os resultados obtidos na aplicação deste sistema à separação de sinais de voz de diversos locutores. / A lot of research has recently been done in parallel architectures, due to the fact that the improvement in the performance of sequential architectures has not accompanied the growing needs of processing power. Among the parallel architectures, one that has received special attention of the researchers is neural nets. A neural net is an architecture based on massive parallelism, interconection of many processing elements according to one topology and a learning rule. This technology has acquired great importance in the area of pattern recognition and many apllications in recognition of characters, images and voice have been developed. Another area of application of neural nets is signal processing. The characteristic of adaptability of neural nets makes them appropriate to the use of applications where the characteristics of the signal or the environment are variable or not completely known, like adaptive filters. The goal of this work is showing some applications of neural nets in signal processing. In the first part of the work applications of neural nets to filtering using different topologies and models of neurons have been implemented. These models are presented here with the results of these simulations. The second part consists of the application of a neural network model to a very specific problem, the separation of signals from combinations of these signals. The solution implemented was based in the algorithm proposed by Jutten [JUT 87][HER 88]. This problem involves, besides the application of this algorithm, signal spectral analysis and reconstruction of the original signal from the components after the separation is accomplished. After describing the study of the algorithm which has been carried on, the work finishes with the proposal of a modification which would allow the enhancement of its range of applications, namely, to the field of voice signal processing. The results of this other kind of application are consequently shown.

O foco desta tese é a descrição e validação de uma arquitetura de interface para processamento de sinais analógicos para SOC de sinais mistos. A abordagem proposta apresenta a possibilidade de cobertura de uma larga faixa de freqüências com performance praticamente constante associada a uma estrutura digital de programação. A premissa é usar uma célula analógica fixa e promover a configuração da aplicação no domínio digital, levando a uma arquitetura de interface de sinais mistos. O emprego de um bloco analógico fixo busca eliminar a perda inerente de performance decorrente da própria estrutura de programação em circuitos reconfiguráveis analógicos. A emprego da programação no domínio digital abre espaço para usos da vasta gama de ferramentas disponíveis para o projeto em alto nível de abstração, simulação e síntese automática para implementar a aplicação alvo com excelente predição do desempenho final. A abordagem proposta baseia-se no conceito de translação em freqüência (mixagem) do sinal de entrada seguida pela sua conversão para o domínio ΣΔ. A estrutura de processamento possibilita o emprego de um bloco analógico constante, e também, um processamento uniforme de sinais de entrada indo de DC até altas freqüências. A aplicação é configurada no domínio ΣΔ onde a performance pode ser predita de acordo com as especificações alvo. Objetivando a exploração do espaço de projeto foi desenvolvido o modelo de performance teórico e de simulação. Os modelos desenvolvidos auxiliam no também no projeto físico da interface proposta. Objetivando, tanto a validação dos modelos propostos, bem como o desenvolvimento de aplicações, foram construídos dois protótipos. São apresentados os usos da interface como um ADC paramétrico multi-banda e como um multiplicador e um somador de sinais analógicos. É proposta também uma arquitetura para uma interface analógica multi-canal. Os resultados experimentais empregados para a caracterização da interface proposta suportam as vantagens da mesma. / The focus of this thesis is to discuss the development and modeling of an interface architecture to be employed for interfacing analog signals in mixed-signal SOC. We claim that the approach that is going to be presented is able to achieve wide frequency range, and covers a large range of applications with constant performance, allied to digital configuration compatibility. Our primary assumptions are to use a fixed analog block and to promote application configurability in the digital domain, which leads to a mixed-signal interface. The use of a fixed analog block avoids the performance loss common to configurable analog blocks. The usage of configurability on the digital domain makes possible the use of all existing tools for high level design, simulation and synthesis to implement the target application, with very good performance prediction. The proposed approach utilizes the concept of frequency translation (mixing) of the input signal followed by its conversion to the ΣΔ domain, which makes possible the use of a fairly constant analog block, and also, a uniform treatment of input signal from DC to high frequencies. The programmability is performed in the ΣΔ digital domain where performance can be closely achieved according to application specification. The interface performance theoretical and simulation model are developed for design space exploration and for physical design support. Two prototypes are built and characterized to validate the proposed model and to implement some application examples. The usage of this interface as a multi-band parametric ADC and as a two channels analog multiplier and adder are shown. The multi-channel analog interface architecture is also presented. The characterization measurements support the main advantages of the approach proposed.

Esta dissertação tem por finalidade apresentar uma metodologia de injeção de falhas baseada em emulação de processadores. Os efeitos causados pela radiação em processadores, operando no espaço ou em altitudes elevadas, têm sido estudados na literatura para o desenvolvimento de mecanismos de tolerância a falhas. Com a crescente popularidade do uso de processadores comerciais, (COTS – do inglês, Commercial Off-The-Shelf), em aplicações críticas, uma série de preocupações tem surgido devido a falta de confiabilidade apresentada por estes sistemas. Sendo desprovidos de mecanismos de tolerância para melhor robustez em ambientes espaciais, estes dispositivos comerciais são mais suscetíveis aos efeitos da radiação. Neste contexto, técnicas de tolerância a falhas baseadas em software vêm sendo estudadas a fim de aumentar a confiabilidade desta abordagem. Para a devida validação de tais mecanismos de tolerância, o uso de técnicas de injeção de falhas é aplicável. Estas técnicas de injeção de falhas possuem uma série de limitações que podem inviabilizar a sua aplicabilidade, dependendo da abordagem utilizada. Fatores como custo, indisponibilidade da descrição de hardware – utilizada em técnicas de injeção de falhas por simulação ou emulação em FPGA (Field Programmable Gate Array), e o longo tempo necessário para execução dos experimentos, são alguns exemplos de limitações das técnicas disponíveis. Com base nisso, a metodologia de injeção de falhas alternativa apresentada neste trabalho, visa reduzir as limitações presentes nas mais diversas técnicas. Baseada na utilização de tradução dinâmica de instruções, para acelerar o processo de execução de aplicações em emuladores, a metodologia apresenta um modelo de falhas para efeitos transientes e permanentes, aplicáveis neste cenário. Como método de classificação dos efeitos observados neste processo, um modelo presente na literatura foi utilizado. Para validação desta metodologia, um injetor de falhas baseado no emulador QEMU foi desenvolvido. Posteriormente, um estudo de caso com o injetor de falhas foi realizado para três estruturas de software distintas executando individualmente no processador MIPS 24kc, representando três níveis de complexidade distintos: sistema operacional Linux, sistema de tempo real, (RTEMS – do inglês, Real-Time Operating System), e uma aplicação dedicada. Cada sistema foi submetido a uma campanha de injeção de falhas transientes para emulação de efeitos singulares (SEU – do inglês, Single Event Upset). Como alvo de falhas, foram selecionados os registradores do processador e a memória de dados. Por fim, as análises obtidas através dos experimentos mostraram os diferentes efeitos observados para os três níveis de complexidade dos softwares executados. Além disso, se pôde avaliar o desempenho do injetor de falhas, disponibilizando ao final do trabalho uma ferramenta para o auxílio no desenvolvimento de técnicas de tolerância a falhas por software. / This dissertation aims to present a fault injection methodology based on microprocessor emulation. The effects caused by radiation in microprocessors, operating in space or at high altitudes, have been studied in the literature for the development of fault tolerance mechanisms. With the growing popularity of COTS (Commercial Off-The-Shelf) processors usage, in critical applications, a number of concerns have arisen due to the lack of reliability, presented in these systems. Due to the lack of fault tolerance mechanisms, these COTS devices are more susceptible to radiation effects. In this context, software-based fault tolerance techniques have been studied in the literature in order to increase the reliability of this approach. To validate such fault tolerance mechanisms, the use of fault injection techniques is applicable. These fault injection techniques have several limitations which can preclude their applicability, depending on of its design approach. Factor such as cost, unavailability of hardware description – used by fault injection techniques based on simulation or emulation with FPGA (Field Programmable Gate Array), and the long time demanded to execute experiments, are some examples of limitations in the available techniques. Based on this, the alternative fault injection methodology presented in this work aims to reduce these limitations. Based on the dynamic translation of instructions usage to accelerate the execution of application on emulators, the methodology presents a fault model for transient and permanent faults applicable in this scenario. As a classification method of the observed effects in this process, a model in the literature has been used. To validate this methodology, a fault injector based on the QEMU emulator was implemented. Later, a case study with the fault injector was performed for three software structures running at a time on a MIPS 24kc processor, representing three different levels of complexity: Linux operating system, RTEMS (Real-Time Operating System), and a dedicated application. Each system was submitted to a fault injection campaign emulating Single Event Upsets (SEUs). As fault targets it was selected the processor registers and the data memory. Finally, the analysis obtained with the experiments showed the different effects observed for the three levels of complexity. Besides that, the fault injector performance could be evaluated providing in the end a tool to help in the development of software-based fault injection techniques.

O solfejo, em seu conceito mais amplo, é uma técnica usual no processo de ensinoaprendizagem musical, o qual envolve a realização vocal de melodias, considerando as alturas e as durações dos sons musicais registrados em partitura, devidamente associado à marcação de compassos por intermédio de gestos que definem a estrutura métrica e o andamento da peça musical. Este trabalho apresenta uma abordagem audiovisual para avaliação automática dessa prática de estudo pertinente à leitura e à estruturação musicais. O sistema proposto é dividido em três partes. A primeira efetua o reconhecimento visual dos gestos de marcação de compassos realizados pela mão, por intermédio de um classificador probabilístico. Um processo de alinhamento temporal garante o reconhecimento dos padrões de movimento mesmo em casos com variação de andamento, permitindo também a avaliação da precisão rítmica do aluno, quando comparado com um referencial metronômico. A segunda parte deste sistema obtém a transcrição melódica do canto a partir da análise do respectivo sinal de áudio. Os fragmentos melódicos detectados são agrupados e mapeados em relação às notas da partitura do exercício de solfejo, permitindo uma avaliação direta nota-a-nota da performance do canto. Por fim, a terceira parte do sistema proposto faz a integração entre o gesto de marcação de compassos e a transcrição melódica. Nesse caso, o gesto atua como um metrônomo, controlando o fluxo temporal. Assim, a avaliação nota-a-nota do solfejo pode ser empregada também em casos onde exista grande variação no andamento da peça. Tanto o processo de avaliação do gesto de marcação de compassos quanto a avaliação do canto são obtidos por intermédio de um classificador Bayesiano gerado a partir de avaliações reais, feitas por especialistas em música. Dessa forma, o sistema desenvolvido efetua o mapeamento advindo da opinião de especialistas humanos em um sistema de avaliação automática de solfejo executado por máquina, que é capaz de identificar as notas musicais cantadas pelo aluno em cada instante métrico determinado, devidamente conduzido pelo gesto, sem a necessidade de sincronização por um metrônomo ou manutenção de um andamento fixo. / Solfége is a general technique used in the music learning process, which involves the vocal performance of melodies, regarding the time and duration of musical sounds as specified in the music score, properly associated the meter-mimicking performed by the hand movement. This thesis presents an audiovisual approach for automatic assessment of this relevant musical study practice. The proposed system is divided into three parts. First, a probabilistic classifier recognizes the musical metric patterns drawn by the hand movement. A time alignment process assures the proper recognition of the movement patterns even in cases where there are changes in the musical tempo. Also, this process allows to estimate the accuracy of the rhythmic performance. In the second part of this work, audio analysis is applied to achieve the melodic transcription of the sung notes. The detected melodic fragments are then grouped and mapped into single notes, which are connected to their related notes on the music score of the solfège exercise. This mapping procedure allows the direct assessment (note by note) of the singing performance, even if there are slight discrepancies between the transcribed notes and the music score. Finally, the last part of the proposed system combines the gesture of meter-mimicking (video information) with the melodic transcription (audio information), where the hand movement works as a metronome, controlling the time flow (tempo) of the musical piece. Thus, the meter-mimicking is used to align the music score (ground truth) with the sung melody, allowing the assessment even in time dynamic scenarios. Both meter-mimicking and sung notes are evaluated by a set of Bayesian classifiers that were generated from real evaluations done by experts listeners. In this way, the developed model performs the mapping of the point of view from human experts into an automatic system which is able to make the solfege assessment, regarding the pitch, onset and duration of the music notes, without the need for external synchronization with a metronome or the maintenance of a fixed tempo.

O foco desta tese é a descrição e validação de uma arquitetura de interface para processamento de sinais analógicos para SOC de sinais mistos. A abordagem proposta apresenta a possibilidade de cobertura de uma larga faixa de freqüências com performance praticamente constante associada a uma estrutura digital de programação. A premissa é usar uma célula analógica fixa e promover a configuração da aplicação no domínio digital, levando a uma arquitetura de interface de sinais mistos. O emprego de um bloco analógico fixo busca eliminar a perda inerente de performance decorrente da própria estrutura de programação em circuitos reconfiguráveis analógicos. A emprego da programação no domínio digital abre espaço para usos da vasta gama de ferramentas disponíveis para o projeto em alto nível de abstração, simulação e síntese automática para implementar a aplicação alvo com excelente predição do desempenho final. A abordagem proposta baseia-se no conceito de translação em freqüência (mixagem) do sinal de entrada seguida pela sua conversão para o domínio ΣΔ. A estrutura de processamento possibilita o emprego de um bloco analógico constante, e também, um processamento uniforme de sinais de entrada indo de DC até altas freqüências. A aplicação é configurada no domínio ΣΔ onde a performance pode ser predita de acordo com as especificações alvo. Objetivando a exploração do espaço de projeto foi desenvolvido o modelo de performance teórico e de simulação. Os modelos desenvolvidos auxiliam no também no projeto físico da interface proposta. Objetivando, tanto a validação dos modelos propostos, bem como o desenvolvimento de aplicações, foram construídos dois protótipos. São apresentados os usos da interface como um ADC paramétrico multi-banda e como um multiplicador e um somador de sinais analógicos. É proposta também uma arquitetura para uma interface analógica multi-canal. Os resultados experimentais empregados para a caracterização da interface proposta suportam as vantagens da mesma. / The focus of this thesis is to discuss the development and modeling of an interface architecture to be employed for interfacing analog signals in mixed-signal SOC. We claim that the approach that is going to be presented is able to achieve wide frequency range, and covers a large range of applications with constant performance, allied to digital configuration compatibility. Our primary assumptions are to use a fixed analog block and to promote application configurability in the digital domain, which leads to a mixed-signal interface. The use of a fixed analog block avoids the performance loss common to configurable analog blocks. The usage of configurability on the digital domain makes possible the use of all existing tools for high level design, simulation and synthesis to implement the target application, with very good performance prediction. The proposed approach utilizes the concept of frequency translation (mixing) of the input signal followed by its conversion to the ΣΔ domain, which makes possible the use of a fairly constant analog block, and also, a uniform treatment of input signal from DC to high frequencies. The programmability is performed in the ΣΔ digital domain where performance can be closely achieved according to application specification. The interface performance theoretical and simulation model are developed for design space exploration and for physical design support. Two prototypes are built and characterized to validate the proposed model and to implement some application examples. The usage of this interface as a multi-band parametric ADC and as a two channels analog multiplier and adder are shown. The multi-channel analog interface architecture is also presented. The characterization measurements support the main advantages of the approach proposed.

O solfejo, em seu conceito mais amplo, é uma técnica usual no processo de ensinoaprendizagem musical, o qual envolve a realização vocal de melodias, considerando as alturas e as durações dos sons musicais registrados em partitura, devidamente associado à marcação de compassos por intermédio de gestos que definem a estrutura métrica e o andamento da peça musical. Este trabalho apresenta uma abordagem audiovisual para avaliação automática dessa prática de estudo pertinente à leitura e à estruturação musicais. O sistema proposto é dividido em três partes. A primeira efetua o reconhecimento visual dos gestos de marcação de compassos realizados pela mão, por intermédio de um classificador probabilístico. Um processo de alinhamento temporal garante o reconhecimento dos padrões de movimento mesmo em casos com variação de andamento, permitindo também a avaliação da precisão rítmica do aluno, quando comparado com um referencial metronômico. A segunda parte deste sistema obtém a transcrição melódica do canto a partir da análise do respectivo sinal de áudio. Os fragmentos melódicos detectados são agrupados e mapeados em relação às notas da partitura do exercício de solfejo, permitindo uma avaliação direta nota-a-nota da performance do canto. Por fim, a terceira parte do sistema proposto faz a integração entre o gesto de marcação de compassos e a transcrição melódica. Nesse caso, o gesto atua como um metrônomo, controlando o fluxo temporal. Assim, a avaliação nota-a-nota do solfejo pode ser empregada também em casos onde exista grande variação no andamento da peça. Tanto o processo de avaliação do gesto de marcação de compassos quanto a avaliação do canto são obtidos por intermédio de um classificador Bayesiano gerado a partir de avaliações reais, feitas por especialistas em música. Dessa forma, o sistema desenvolvido efetua o mapeamento advindo da opinião de especialistas humanos em um sistema de avaliação automática de solfejo executado por máquina, que é capaz de identificar as notas musicais cantadas pelo aluno em cada instante métrico determinado, devidamente conduzido pelo gesto, sem a necessidade de sincronização por um metrônomo ou manutenção de um andamento fixo. / Solfége is a general technique used in the music learning process, which involves the vocal performance of melodies, regarding the time and duration of musical sounds as specified in the music score, properly associated the meter-mimicking performed by the hand movement. This thesis presents an audiovisual approach for automatic assessment of this relevant musical study practice. The proposed system is divided into three parts. First, a probabilistic classifier recognizes the musical metric patterns drawn by the hand movement. A time alignment process assures the proper recognition of the movement patterns even in cases where there are changes in the musical tempo. Also, this process allows to estimate the accuracy of the rhythmic performance. In the second part of this work, audio analysis is applied to achieve the melodic transcription of the sung notes. The detected melodic fragments are then grouped and mapped into single notes, which are connected to their related notes on the music score of the solfège exercise. This mapping procedure allows the direct assessment (note by note) of the singing performance, even if there are slight discrepancies between the transcribed notes and the music score. Finally, the last part of the proposed system combines the gesture of meter-mimicking (video information) with the melodic transcription (audio information), where the hand movement works as a metronome, controlling the time flow (tempo) of the musical piece. Thus, the meter-mimicking is used to align the music score (ground truth) with the sung melody, allowing the assessment even in time dynamic scenarios. Both meter-mimicking and sung notes are evaluated by a set of Bayesian classifiers that were generated from real evaluations done by experts listeners. In this way, the developed model performs the mapping of the point of view from human experts into an automatic system which is able to make the solfege assessment, regarding the pitch, onset and duration of the music notes, without the need for external synchronization with a metronome or the maintenance of a fixed tempo.

Este trabalho envolve o emprego de recentes tecnologias ligadas a promissora área de Inteligência Computacional e a tradicional área de Processamento de Sinais Digitais. Tem por objetivo o desenvolvimento de uma aplicação especifica na área de Processamento de Voz: o reconhecimento de locutor. Inúmeras aplicações, ligadas principalmente a segurança e controle, são possíveis a partir do domínio da tecnologia de reconhecimento de locutor, tanto no que diz respeito a identificação quanto a verificação de diferentes locutores. O processo de reconhecimento de locutor pode ser dividido em duas grandes fases: extração das características básicas do sinal de voz e classificação. Na fase de extração, procurou-se aplicar os mais recentes avanços na área de Processamento Digital de Sinais ao problema proposto. Neste contexto, foram utilizadas a frequência fundamental e as frequências formantes como parâmetros que identificam o locutor. O primeiro foi obtido através do use da autocorrelação e o segundo foi obtido através da transformada de Fourier. Estes parâmetros foram extraídos na porção da fala onde o trato vocal apresenta uma coarticulação entre dois sons vocálicos. Esta abordagem visa extrair as características desta mudança do aparato vocal. Existem dois tipos de reconhecimento de locutor: identificação (busca-se reconhecer o locutor em uma população) e verificação (busca-se verificar se a identidade alegada é verdadeira). O processo de reconhecimento de locutor é dividido em duas grandes fases: extração das características (envolve aquisição, pré-processamento e extração dos parâmetros característicos do sinal) e classificação (envolve a classificação do sinal amostrado na identificação/verificação do locutor ou não). São apresentadas diversas técnicas para representação do sinal, como analise espectral, medidas de energia, autocorrelação, LPC (Linear Predictive Coding), entre outras. Também são abordadas técnicas para extração de características do sinal, como a frequência fundamental e as frequências formantes. Na fase de classificação, pode-se utilizar diversos métodos convencionais: Cadeias de Markov, Distância Euclidiana, entre outros. Além destes, existem as Redes Neurais Artificiais (RNAs) que são consideradas poderosos classificadores. As RNAs já vêm sendo utilizadas em problemas que envolvem classificações de sinais de voz. Neste trabalho serão estudados os modelos mais utilizados para o problema de reconhecimento de locutor. Assim, o tema principal da Dissertação de Mestrado deste autor é a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando Redes Neurais Artificiais para classificação do locutor. Neste trabalho tamb6m é apresentada uma abordagem para a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando as técnicas convencionais para o processo de classificação do locutor. As técnicas utilizadas são Dynamic Time Warping (DTW) e Vector Quantization (VQ). / This work deals with the application of recent technologies related to the promising research domain of Intelligent Computing (IC) and to the traditional Digital Signal Processing area. This work aims to apply both technologies in a Voice Processing specific application which is the speaker recognition task. Many security control applications can be supported by speaker recognition technology, both in identification and verification of different speakers. The speaker recognition process can be divided into two main phases: basic characteristics extraction from the voice signal and classification. In the extraction phase, one proposed goal was the application of recent advances in DSP theory to the problem approached in this work. In this context, the fundamental frequency and the formant frequencies were employed as parameters to identify the speaker. The first one was obtained through the use of autocorrelation and the second ones were obtained through Fourier transform. These parameters were extracted from the portion of speech where the vocal tract presents a coarticulation between two voiced sounds. This approach is used to extract the characteristics of this apparatus vocal changing. In this work, the Multi-Layer Perceptron (MLP) ANN architecture was investigated in conjunction with the backpropagation learning algorithm. In this sense, some main characteristics extracted from the signal (voice) were used as input parameters to the ANN used. The output of MLP, trained previously with the speakers features, returns the authenticity of that signal. Tests were performed with 10 different male speakers, whose age were in the range from 18 to 24 years. The results are very promising. In this work it is also presented an approach to implement a speaker recognition system by applying conventional methods to the speaker classification process. The methods used are Dynamic Time Warping (DTW) and Vector Quantization (VQ).

Esta dissertação tem por finalidade apresentar uma metodologia de injeção de falhas baseada em emulação de processadores. Os efeitos causados pela radiação em processadores, operando no espaço ou em altitudes elevadas, têm sido estudados na literatura para o desenvolvimento de mecanismos de tolerância a falhas. Com a crescente popularidade do uso de processadores comerciais, (COTS – do inglês, Commercial Off-The-Shelf), em aplicações críticas, uma série de preocupações tem surgido devido a falta de confiabilidade apresentada por estes sistemas. Sendo desprovidos de mecanismos de tolerância para melhor robustez em ambientes espaciais, estes dispositivos comerciais são mais suscetíveis aos efeitos da radiação. Neste contexto, técnicas de tolerância a falhas baseadas em software vêm sendo estudadas a fim de aumentar a confiabilidade desta abordagem. Para a devida validação de tais mecanismos de tolerância, o uso de técnicas de injeção de falhas é aplicável. Estas técnicas de injeção de falhas possuem uma série de limitações que podem inviabilizar a sua aplicabilidade, dependendo da abordagem utilizada. Fatores como custo, indisponibilidade da descrição de hardware – utilizada em técnicas de injeção de falhas por simulação ou emulação em FPGA (Field Programmable Gate Array), e o longo tempo necessário para execução dos experimentos, são alguns exemplos de limitações das técnicas disponíveis. Com base nisso, a metodologia de injeção de falhas alternativa apresentada neste trabalho, visa reduzir as limitações presentes nas mais diversas técnicas. Baseada na utilização de tradução dinâmica de instruções, para acelerar o processo de execução de aplicações em emuladores, a metodologia apresenta um modelo de falhas para efeitos transientes e permanentes, aplicáveis neste cenário. Como método de classificação dos efeitos observados neste processo, um modelo presente na literatura foi utilizado. Para validação desta metodologia, um injetor de falhas baseado no emulador QEMU foi desenvolvido. Posteriormente, um estudo de caso com o injetor de falhas foi realizado para três estruturas de software distintas executando individualmente no processador MIPS 24kc, representando três níveis de complexidade distintos: sistema operacional Linux, sistema de tempo real, (RTEMS – do inglês, Real-Time Operating System), e uma aplicação dedicada. Cada sistema foi submetido a uma campanha de injeção de falhas transientes para emulação de efeitos singulares (SEU – do inglês, Single Event Upset). Como alvo de falhas, foram selecionados os registradores do processador e a memória de dados. Por fim, as análises obtidas através dos experimentos mostraram os diferentes efeitos observados para os três níveis de complexidade dos softwares executados. Além disso, se pôde avaliar o desempenho do injetor de falhas, disponibilizando ao final do trabalho uma ferramenta para o auxílio no desenvolvimento de técnicas de tolerância a falhas por software. / This dissertation aims to present a fault injection methodology based on microprocessor emulation. The effects caused by radiation in microprocessors, operating in space or at high altitudes, have been studied in the literature for the development of fault tolerance mechanisms. With the growing popularity of COTS (Commercial Off-The-Shelf) processors usage, in critical applications, a number of concerns have arisen due to the lack of reliability, presented in these systems. Due to the lack of fault tolerance mechanisms, these COTS devices are more susceptible to radiation effects. In this context, software-based fault tolerance techniques have been studied in the literature in order to increase the reliability of this approach. To validate such fault tolerance mechanisms, the use of fault injection techniques is applicable. These fault injection techniques have several limitations which can preclude their applicability, depending on of its design approach. Factor such as cost, unavailability of hardware description – used by fault injection techniques based on simulation or emulation with FPGA (Field Programmable Gate Array), and the long time demanded to execute experiments, are some examples of limitations in the available techniques. Based on this, the alternative fault injection methodology presented in this work aims to reduce these limitations. Based on the dynamic translation of instructions usage to accelerate the execution of application on emulators, the methodology presents a fault model for transient and permanent faults applicable in this scenario. As a classification method of the observed effects in this process, a model in the literature has been used. To validate this methodology, a fault injector based on the QEMU emulator was implemented. Later, a case study with the fault injector was performed for three software structures running at a time on a MIPS 24kc processor, representing three different levels of complexity: Linux operating system, RTEMS (Real-Time Operating System), and a dedicated application. Each system was submitted to a fault injection campaign emulating Single Event Upsets (SEUs). As fault targets it was selected the processor registers and the data memory. Finally, the analysis obtained with the experiments showed the different effects observed for the three levels of complexity. Besides that, the fault injector performance could be evaluated providing in the end a tool to help in the development of software-based fault injection techniques.

Audio coding is used to compress digital audio signals, thereby reducing the amount of bits needed to transmit or to store an audio signal. This is useful when network bandwidth or storage capacity is very limited. Audio compression algorithms are based on an encoding and decoding process. In the encoding step, the uncompressed audio signal is transformed into a coded representation, thereby compressing the audio signal. Thereafter, the coded audio signal eventually needs to be restored (e.g. for playing back) through decoding of the coded audio signal. The decoder receives the bitstream and reconverts it into an uncompressed signal. ISO-MPEG is a standard for high-quality, low bit-rate video and audio coding. The audio part of the standard is composed by algorithms for high-quality low-bit-rate audio coding, i.e. algorithms that reduce the original bit-rate, while guaranteeing high quality of the audio signal. The audio coding algorithms consists of MPEG-1 (with three different layers), MPEG-2, MPEG-2 AAC, and MPEG-4. This work presents a study of the MPEG-4 AAC audio coding algorithm. Besides, it presents the implementation of the AAC algorithm on different platforms, and comparisons among implementations. The implementations are in C language, in Assembly of Intel Pentium, in C-language using DSP processor, and in HDL. Since each implementation has its own application niche, each one is valid as a final solution. Moreover, another purpose of this work is the comparison among these implementations, considering estimated costs, execution time, and advantages and disadvantages of each one.