Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-16T08:28:39Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T19:46:28Z : No. of bitstreams: 1 142146.pdf: 11814572 bytes, checksum: ba52a0f5b3f13d23ae25abeb0432ec91 (MD5)

Dissertação [mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T08:27:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 275252.pdf: 868813 bytes, checksum: 20c260851cf8918c21ee9565cea6d946 (MD5) / Esta dissertação propõe uma nova técnica de conversão do contorno de pitch para aplicação em sistemas de conversão de voz. O principal objetivo deste trabalho é possibilitar a aplicação do método proposto aos mais diferentes tipos de sistemas de conversão de voz sem que para tanto seja necessário adaptar ou criar um novo banco de sinais de fala. A abordagem proposta considera o algoritmo MOMEL (modelling melody) para dividir o contorno de pitch levando em conta os componentes macroprosódico e microprosódico, sendo que cada um deles é convertido separadamente. A contribuição do componente macroprosódico, obtida pela interpolação dos dados usando a codificação INTSINT (international transcription system for intonation), é então convertida utilizando um modelo de misturas gaussianas (GMM); enquanto, a contribuição do componente microprosódico é convertida por seleção de segmentos de contorno de pitch. Os problemas inerentes à avaliação de desempenho dos sistemas de conversão de voz são discutidos e um parâmetro denominado índice de desempenho é modificado para permitir uma avaliação objetiva da conversão do contorno de pitch. O desempenho do método proposto é confrontado com dois dos métodos mais utilizados na literatura: conversão utilizando normalização gaussiana (GN) e GMM. O desempenho dos diferentes métodos considerados são avaliados através de dois testes subjetivos: de preferência e de similaridade. Os resultados obtidos ratificam a medida adotada, indicando uma preferência pelo método proposto através da melhoria significativa de desempenho frente aos demais métodos avaliados. A flexibilidade da nova abordagem possibilita ampla gama de aplicações nos mais variados tipos de sistemas de conversão de voz.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T15:25:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 194324.pdf: 2807374 bytes, checksum: 1d17f90a630b54ba3339e8ed1c71696d (MD5) / O desenvolvimento de sistemas inteligentes com visão computacional permite realizar o reconhecimento de objetos, tornando esses sistemas capazes de responder a modificações no ambiente em que operam. Neste contexto, este trabalho propõe um sistema de vigilância inteligente, baseado no emprego de uma rede neural artificial (RNA), para verificar se o objeto em movimento em determinada cena é uma pessoa. Após extrair-se o objeto a ser analisado pela RNA através de técnicas de processamento de imagem, obtém-se a partir do contorno os descritores da Transformada Discreta de Fourier (DFT), que são apresentados à RNA. Estes estímulos, descritores da DFT, são propagados através de uma rede neural previamente treinada, gerando como resultado um vetor que se refere ao objeto reconhecido, e, se for o caso, alertando que um ser humano está transitando no ambiente monitorado.