Teses e Dissertações (BDTD USP - IFSC)
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Resultados da Pesquisa
Item Análise das concentrações energéticas no limiar entre fonemas vozeados e não-vozeados e suas implicações para fins de reconhecimento de locutores dependente do discurso(2015-04-22) Ishizawa, William HabaroAtualmente, diversos trabalhos e aplicações são desenvolvidos com foco na área de reconhecimento computacional de locutores. À medida que o interesse por diversas aplicações reais dentro dessa área emerge, principalmente em biometria, na qual a segurança e a eficácia são de extrema importância, torna-se cada vez mais necessário que estudos sejam feitos, na mesma proporção, visando avaliá-las. Desse modo, a proposta do presente trabalho é a de mensurar a acurácia de um sistema de reconhecimento de locutores baseado em características elementares, isto é, energias de sub-bandas de frequências, em associação com um classificador probabilístico, estudando a viabilidade de extraí-las das transições entre trechos vozeados e não-vozeados (TTVNV) dos sinais. Testes são realizados com diferentes quantidades de locutores e discurso fixado. A acurácia obtida nos testes variam de 20.18% a 92.53%. Os resultados obtidos são comparados e relatados, complementando as afirmações existentes na literatura sobre o uso das TTVNV com dados quantitativos.Item Reconhecimento de assinaturas baseado em seus ruídos caligráficos(2014-04-14) Escola, João Paulo LemosA biometria é o processo de reconhecimento dos seres vivos baseado em suas características fisiológicas ou comportamentais. Existem atualmente diversos métodos biométricos e a assinatura em papel é uma das técnicas de mensuração comportamental mais antigas. Por meio do processamento de sinais de áudio, é possível realizar o reconhecimento de padrões dos ruídos emitidos pela caneta ao assinar. Com o objetivo de aumentar o grau de sucesso ao validar a assinatura realizada por uma pessoa, este trabalho propõe uma técnica baseada em um algoritmo que combina Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs), treinadas com o uso de um procedimento de aprendizado semi-supervisionado, alimentadas por um conjunto de parâmetros obtidos com o uso da Transformada Wavelet Discreta do sinal de áudio do ruído emitido pela caneta ao assinar sobre uma superfície rígida. Os testes realizados com uma base de dados de assinaturas reais, testando diversos filtros wavelet, demonstram a eficácia da técnica proposta.Item Uma nova família de filtros digitais para classificação de dados com aplicações ao pré-diagnóstico de patologias na laringe(2013-03-07) Rodrigues, Luciene CavalcantiO presente trabalho de doutorado tem por objetivo a criação de uma nova família de filtros digitais específica para o processo de classificação de dados, particularmente aplicada ao pré-diagnóstico de patologias na laringe. Antes de explicar a criação dessa nova família de filtros, foi apresentada uma breve revisão bibliográfica sobre o funcionamento do aparelho fonador humano, sobre o processo de diagnóstico de patologias e sobre a transformada discreta Wavelet, que serviu de base para a construção dos filtros propostos. Em seguida, é descrita a tecnologia proposta para a criação da nova família de filtros, que é baseada na construção da Transformada Wavelet de Daubechies, além disso, apresenta-se uma breve comparação com outras técnicas já descritas na literatura para a mesma finalidade. Posteriormente, são apresentados os resultados obtidos com base na técnica proposta, verificando-se uma taxa de acerto na classificação de vozes normais de 100% e uma taxa de acerto de 95,52% para vozes patológicas.Item Morphlet: uma nova família de transformadas wavelet aplicadas ao processo de conversão de voz(2012-05-04) Vieira, Lucimar SassoO presente trabalho de doutorado teve por objetivo a criaçãao de uma nova família de transformadas wavelet, chamadas Morphlets, que é específica para o processo de conversão de voz. Antes de explicar a criação da Morphlet, foi apresentada uma breve revisão bibliográfica sobre o funcionamento da Transformada Discreta Wavelet, sobre os processos de conversão de voz, algoritmos para criação de novas wavelets, entre outros tópicos. Em seguida é feita uma descrição detalhada da técnica utilizada para criação das Morphlets e, posteriormente, foi apresentado um novo algoritmo para conversão de voz baseado nas Morphlets. A criação das Morphlet, assim como o algoritmo proposto para conversão de voz baseado nela, inexistem na literatura, até o presente momento. Para testar à eficiência da técnica proposta de conversão de voz usando as Morphlets foram realizados testes diversos, principalmente baseados em critérios perceptuais, sendo os resultados obtidos motivadores, o que indicou um avanço na área.Item Identificação de patologias na laringe com base na Discriminative Paraconsistent Machine (DPM)(2011-12-21) Barbon Júnior, SylvioEste trabalho de doutorado apresenta duas inovações: a Discriminative Paraconsistent Machine (DPM), que consiste em um novo classificador elaborado com base na lógica paraconsistente anotada (LPA) e a aplicação da DPM para a identificação de patologias na laringe, por meio de exames nos sinais de voz de um locutor. Não há relatos na literatura sobre o uso da LPA para construção de um classificador e sobre suas aplicações para a finalidade proposta. Os resultados obtidos são motivadores, indicando um avanço na área.Item Novo método para assinatura e identificação de sinais de eletrocomunicação de peixes elétricos de campo fraco da espécie Gymnotus carapo(2011-05-06) Matias, PauloDesenvolvemos um método capaz de reconhecer assinaturas de descargas do órgão elétrico de peixes de campo elétrico fraco da espécie Gymnotus carapo. A assinatura de um peixe é computada com base no espectro de frequências de suas descargas, extraído por meio de uma transformada de Fourier, ou com base em uma análise tempo-frequência das mesmas, realizada por meio de uma transformada complexa de dupla árvore de pacote wavelet. Com o auxílio de uma máquina de vetores de suporte, um método de classificação supervisionada, utilizamos essas assinaturas para identificar, com boa precisão (estimada em 96%), o peixe de origem de cada descarga de órgão elétrico recebida durante uma aquisição com dois peixes movimentando-se livremente em um mesmo aquário.Item Detecção inteligente de patologias na laringe baseada em máquinas de vetores de suporte e na transformada wavelet(2011-04-15) Souza, Leonardo Mendes deA detecção de patologias na laringe tem ocorrido basicamente por meio de diagnósticos médicos apoiados em videolaringoscopia, que é considerado um procedimento invasivo e causa certo deconforto ao paciente. Além disso, esse tipo de exame é realizado com solicitação médica e apenas quando as alterações na fala já são marcantes ou estão causando dor. Nesse ponto, muitas vezes a doença já está em grau avançado, dificultando o seu tratamento. Com o objetivo de realizar um pré-diagnóstico de tais patologias, este trabalho propõe uma técnica não invasiva baseada em um novo algoritmo que combina duas Máquinas de Vetores de Suporte, treinadas com o uso de um procedimento de aprendizado semi-supervisionado, alimentadas por um conjunto de parâmetros obtidos com o uso da Transformada Wavelet Discreta do sinal de voz do locutor. Os testes realizados com uma base de dados de vozes normais e afetadas por diversas patologias demonstram a eficácia da técnica proposta que pode, inclusive, ser implementada em tempo-real.