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Separação cega de sinais de fala utilizando detectores de voz. / Blind separation of speech signals using voice detectors.Ronaldo Alencar da Rocha 28 January 2014 (has links)
Neste trabalho contemplamos o emprego de detectores de voz como uma etapa de pré- processamento de uma técnica de separação cega de sinais implementada no domínio do tempo, que emprega estatísticas de segunda ordem para a separação de misturas convolutivas e determinadas. Seu algoritmo foi adaptado para realizar a separação tanto em banda cheia quanto em sub-bandas, considerando a presença e a ausência de instantes de silêncio em misturas de sinais de voz. A ideia principal consiste em detectar trechos das misturas que contenham atividade de voz, evitando que o algoritmo de separação seja acionado na ausência de voz, promovendo ganho de desempenho e redução do custo computacional. / In this work we contemplate the use of voice detectors as a preprocessing step of a time-domain blind source separation technique, employing second order statistics in the separation of convolutive and determined mixtures. This algorithm is adapted to perform the separation both in fullband and in subbands, considering the presence and the absence of a moments of silence in mixtures of voice signals. The main idea aims at detect portions of the mixtures containing voice activity, avoiding that the separation algorithm is triggered in the absence of voice, promoting performance improvement and reduced computational cost.
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Separação cega de sinais de fala utilizando detectores de voz. / Blind separation of speech signals using voice detectors.Ronaldo Alencar da Rocha 28 January 2014 (has links)
Neste trabalho contemplamos o emprego de detectores de voz como uma etapa de pré- processamento de uma técnica de separação cega de sinais implementada no domínio do tempo, que emprega estatísticas de segunda ordem para a separação de misturas convolutivas e determinadas. Seu algoritmo foi adaptado para realizar a separação tanto em banda cheia quanto em sub-bandas, considerando a presença e a ausência de instantes de silêncio em misturas de sinais de voz. A ideia principal consiste em detectar trechos das misturas que contenham atividade de voz, evitando que o algoritmo de separação seja acionado na ausência de voz, promovendo ganho de desempenho e redução do custo computacional. / In this work we contemplate the use of voice detectors as a preprocessing step of a time-domain blind source separation technique, employing second order statistics in the separation of convolutive and determined mixtures. This algorithm is adapted to perform the separation both in fullband and in subbands, considering the presence and the absence of a moments of silence in mixtures of voice signals. The main idea aims at detect portions of the mixtures containing voice activity, avoiding that the separation algorithm is triggered in the absence of voice, promoting performance improvement and reduced computational cost.
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Sistemas inteligentes aplicados em monitoramento de estruturas aeronáuticas. / Intelligent systems applied in monitoring of aeronautical structures.Luis Antonio Rodrigues Lopes 19 June 2013 (has links)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de sistemas inteligentes aplicados ao
monitoramento de estruturas aeronáuticas abordando dois modelos distintos: o primeiro é a
análise e classificação de imagens de ultrassom de estruturas aeronáuticas com objetivo de
apoiar decisões em reparo de estruturas aeronáuticas. Foi definido como escopo do trabalho
uma seção transversal da asa da aeronave modelo Boeing 707. Após a remoção de material
superficial em áreas comprometidas por corrosão, é realizada a medição da espessura ao
longo da área da peça. Com base nestas medições, a Engenharia realiza a análise estrutural,
observando os limites determinados pelo manual de manutenção e determina a necessidade ou
não de reparo. O segundo modelo compreende o método de impedância eletromecânica. É
proposto o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de baixo custo aplicado em
uma barra de alumínio aeronáutico com 10 posições de fixação de porcas e parafusos. O
objetivo do sistema é avaliar, a partir das curvas de impedância extraídas do transdutor PZT
fixado na barra, sua capacidade de classificar a existência ou não de um dano na estrutura e,
em caso de existência do dano, indicar sua localização e seu grau de severidade. Foram
utilizados os seguintes classificadores neste trabalho: máquina de vetor de suporte, redes
neurais artificiais e K vizinhos mais próximos. / This work presents the development of intelligent systems applied to the monitoring of
aircraft structures addressing two distinct models: the first is the analysis and classification of
ultrasound images of aircraft structures in order to support decisions on repair of aircraft
structures. A scope of work was defined as a cross section of the wing of the aircraft model
Boeing 707. After the removal of surface material in damaged areas by corrosion, thickness
measurements in the whole structure are evaluated. Based on the measurements, the
Engineering performs structural analysis, observing the limits determined by the maintenance
manual and determining the necessity of repair. The second model includes the method of
electromechanical impedance. It is proposed to develop a low cost monitoring system applied
to an aircraft aluminum bar with 10 positions for fixing nuts and bolts. The goal of the system
is to classify an impedance curve in the condition of the aluminum bar if there is or not a
damage to the structure and, in case of the existence of damage, indicating their position in
the aluminum bar and if the damage is severe or not. The following classifiers were used in
this work: support vector machine, artificial neural networks and K nearest neighbors.
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Sistemas inteligentes aplicados em monitoramento de estruturas aeronáuticas. / Intelligent systems applied in monitoring of aeronautical structures.Luis Antonio Rodrigues Lopes 19 June 2013 (has links)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de sistemas inteligentes aplicados ao
monitoramento de estruturas aeronáuticas abordando dois modelos distintos: o primeiro é a
análise e classificação de imagens de ultrassom de estruturas aeronáuticas com objetivo de
apoiar decisões em reparo de estruturas aeronáuticas. Foi definido como escopo do trabalho
uma seção transversal da asa da aeronave modelo Boeing 707. Após a remoção de material
superficial em áreas comprometidas por corrosão, é realizada a medição da espessura ao
longo da área da peça. Com base nestas medições, a Engenharia realiza a análise estrutural,
observando os limites determinados pelo manual de manutenção e determina a necessidade ou
não de reparo. O segundo modelo compreende o método de impedância eletromecânica. É
proposto o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de baixo custo aplicado em
uma barra de alumínio aeronáutico com 10 posições de fixação de porcas e parafusos. O
objetivo do sistema é avaliar, a partir das curvas de impedância extraídas do transdutor PZT
fixado na barra, sua capacidade de classificar a existência ou não de um dano na estrutura e,
em caso de existência do dano, indicar sua localização e seu grau de severidade. Foram
utilizados os seguintes classificadores neste trabalho: máquina de vetor de suporte, redes
neurais artificiais e K vizinhos mais próximos. / This work presents the development of intelligent systems applied to the monitoring of
aircraft structures addressing two distinct models: the first is the analysis and classification of
ultrasound images of aircraft structures in order to support decisions on repair of aircraft
structures. A scope of work was defined as a cross section of the wing of the aircraft model
Boeing 707. After the removal of surface material in damaged areas by corrosion, thickness
measurements in the whole structure are evaluated. Based on the measurements, the
Engineering performs structural analysis, observing the limits determined by the maintenance
manual and determining the necessity of repair. The second model includes the method of
electromechanical impedance. It is proposed to develop a low cost monitoring system applied
to an aircraft aluminum bar with 10 positions for fixing nuts and bolts. The goal of the system
is to classify an impedance curve in the condition of the aluminum bar if there is or not a
damage to the structure and, in case of the existence of damage, indicating their position in
the aluminum bar and if the damage is severe or not. The following classifiers were used in
this work: support vector machine, artificial neural networks and K nearest neighbors.
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