Made available in DSpace on 2015-03-05T14:01:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 25 / Hewlett-Packard Brasil Ltda / A localização do locutor ativo em ambientes de videoconferência traz benefícios importantes, como transmitir apenas o sinal relativo a este locutor, reduzindo a quantidade de informações trafegadas na rede, eliminar ruídos indesejados e ainda possibilitar focar a câmera no locutor. Embora essa tarefa não seja inovadora, ainda está sendo aperfeiçoada, visto que ambientes reais de videoconferência possuem ruído, problemas de iluminação, etc., o que torna o objetivo mais difícil de ser alcançado de maneira satisfatória. O presente trabalho apresenta uma metodologia para localização do locutor ativo em videoconferência, utilizando o sinal de áudio capturado por um arranjo de microfones e o sinal de vídeo capturado por uma web-câmera. No tratamento do sinal de vídeo, utiliza-se um algoritmo para detecção de faces, que é modificado para para diminuir seu custo computacional. O sinal de áudio é processado no domínio de frequência, utilizando-se o algoritmo SRP-PHAT para localizar a fonte sonora. A fusão dos dois

Esta dissertação apresenta um estudo comparativo de diferentes métodos computacionais de segmentação estrutural musical, onde o principal objetivo é delimitar fronteiras de seções musicais em um sinal de áudio, e rotulá-las, i.e. agrupar as seções encontradas que correspondem a uma mesma parte musical. São apresentadas novas propostas para segmentação estrutural nãosupervisionada, incluindo métodos para processamento em tempo real, alcançando resultados com taxas de erro inferiores a 12%. O método utilizado compreende um estudo dos descritores sonoros e meios de modelá-los temporalmente, uma exposição das técnicas computacionais de segmentação estrutural e novos métodos de avaliação dos resultados que penalizam tanto a incorreta detecção das fronteiras quanto o número incorreto de rótulos encontrados. O desempenho de cada técnica computacional é calculado utilizando diferentes conjuntos de descritores sonoros e os resultados são apresentados e analisados tanto quantitativa quanto qualitativamente. / A comparative study of different music structural segmentation methods is presented, where the goal is to delimit the borders of musical sections and label them, i.e. group the sections that correspond to the same musical part. Novel proposals for unsupervised segmentation are presented, including methods for real-time segmentation, achieving expressive results, with error ratio less then 12%. Our method consists of a study of sound descriptors, an exposition of the computational techniques for structural segmentation and the description of the evaluation methods utilized, which penalize both incorrect boundary detection and incorrect number of labels. The performance of each technique is calculated using different sound descriptor sets and the results are presented and analysed both from quantitative and qualitative points-of-view.

Esta dissertação apresenta um estudo comparativo de diferentes métodos computacionais de segmentação estrutural musical, onde o principal objetivo é delimitar fronteiras de seções musicais em um sinal de áudio, e rotulá-las, i.e. agrupar as seções encontradas que correspondem a uma mesma parte musical. São apresentadas novas propostas para segmentação estrutural nãosupervisionada, incluindo métodos para processamento em tempo real, alcançando resultados com taxas de erro inferiores a 12%. O método utilizado compreende um estudo dos descritores sonoros e meios de modelá-los temporalmente, uma exposição das técnicas computacionais de segmentação estrutural e novos métodos de avaliação dos resultados que penalizam tanto a incorreta detecção das fronteiras quanto o número incorreto de rótulos encontrados. O desempenho de cada técnica computacional é calculado utilizando diferentes conjuntos de descritores sonoros e os resultados são apresentados e analisados tanto quantitativa quanto qualitativamente. / A comparative study of different music structural segmentation methods is presented, where the goal is to delimit the borders of musical sections and label them, i.e. group the sections that correspond to the same musical part. Novel proposals for unsupervised segmentation are presented, including methods for real-time segmentation, achieving expressive results, with error ratio less then 12%. Our method consists of a study of sound descriptors, an exposition of the computational techniques for structural segmentation and the description of the evaluation methods utilized, which penalize both incorrect boundary detection and incorrect number of labels. The performance of each technique is calculated using different sound descriptor sets and the results are presented and analysed both from quantitative and qualitative points-of-view.