Speech/Music Discrimination: Novel Features in Time Domain

This research aimed to find novel features that can be used to discriminate between speech and music in the time domain for the purpose of data retrieval. The study used speech and music data that were recorded in standard anechoic chambers and sampled at 44.1 kHz. Two types of new features were found and thoroughly examined: the Ratio of Silent Frames (RSF) feature and the Time Series Events (TSE) set of features. The Receiver Operating Characteristics (ROC) curves were used to assess each one of the proposed features as well as certain relevant features from the literature for the purpose of comparison. The RSF feature introduced up to 8% enhancement when compared to a couple of relevant features from the literature. One of the TSE set of features provided close to 100% speech/music discrimination

Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño

Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño

Deep Learning for Distant Speech Recognition

Deep learning is an emerging technology that is considered one of the most promising directions for reaching higher levels of artificial intelligence. Among the other achievements, building computers that understand speech represents a crucial leap towards intelligent machines. Despite the great efforts of the past decades, however, a natural and robust human-machine speech interaction still appears to be out of reach, especially when users interact with a distant microphone in noisy and reverberant environments. The latter disturbances severely hamper the intelligibility of a speech signal, making Distant Speech Recognition (DSR) one of the major open challenges in the field. This thesis addresses the latter scenario and proposes some novel techniques, architectures, and algorithms to improve the robustness of distant-talking acoustic models. We first elaborate on methodologies for realistic data contamination, with a particular emphasis on DNN training with simulated data. We then investigate on approaches for better exploiting speech contexts, proposing some original methodologies for both feed-forward and recurrent neural networks. Lastly, inspired by the idea that cooperation across different DNNs could be the key for counteracting the harmful effects of noise and reverberation, we propose a novel deep learning paradigm called network of deep neural networks. The analysis of the original concepts were based on extensive experimental validations conducted on both real and simulated data, considering different corpora, microphone configurations, environments, noisy conditions, and ASR tasks.Comment: PhD Thesis Unitn, 201

Contributions to speech processing and ambient sound analysis

We are constantly surrounded by sounds that we continuously exploit to adapt our actions to situations we are facing. Some of the sounds like speech can have a particular structure from which we can infer some information, explicit or not. This is one reason why speech is possibly that is the most intuitive way to communicate between humans. Within the last decade, there has been significant progress in the domain of speech andaudio processing and in particular in the domain of machine learning applied to speech and audio processing. Thanks to these progresses, speech has become a central element in many human to human distant communication tools as well as in human to machine communication systems. These solutions work pretty well on clean speech or under controlled condition. However, in scenarios that involve the presence of acoustic perturbation such as noise or reverberation systems performance tends to degrade severely. In this thesis we focus on processing speech and its environments from an audio perspective. The algorithms proposed here are relying on a variety of solutions from signal processing based approaches to data-driven solutions based on supervised matrix factorization or deep neural networks. We propose solutions to problems ranging from speech recognition, to speech enhancement or ambient sound analysis. The target is to offer a panorama of the different aspects that could improve a speech processing algorithm working in a real environments. We start by describing automatic speech recognition as a potential end application and progressively unravel the limitations and the proposed solutions ending-up to the more general ambient sound analysis.Nous sommes constamment entourés de sons que nous exploitons pour adapter nos actions aux situations auxquelles nous sommes confrontés. Certains sons comme la parole peuvent avoir une structure particulière à partir de laquelle nous pouvons déduire des informations, explicites ou non. C’est l’une des raisons pour lesquelles la parole est peut-être le moyen le plus intuitif de communiquer entre humains. Au cours de la décennie écoulée, des progrès significatifs ont été réalisés dans le domaine du traitement de la parole et du son et en particulier dans le domaine de l’apprentissage automatique appliqué au traitement de la parole et du son. Grâce à ces progrès, la parole est devenue un élément central de nombreux outils de communication à distance d’humain à humain ainsi que dans les systèmes de communication humain-machine. Ces solutions fonctionnent bien sur un signal de parole propre ou dans des conditions contrôlées. Cependant, dans les scénarios qui impliquent la présence de perturbations acoustiques telles que du bruit ou de la réverbération les performances peuvent avoir tendance à se dégrader gravement. Dans cette HDR, nous nous concentrons sur le traitement de la parole et de son environnement d’un point de vue audio. Les algorithmes proposés ici reposent sur une variété de solutions allant des approches basées sur le traitement du signal aux solutions orientées données à base de factorisation matricielle supervisée ou de réseaux de neurones profonds. Nous proposons des solutions à des problèmes allant de la reconnaissance vocale au rehaussement de la parole ou à l’analyse des sons ambiants. L’objectif est d’offrir un panorama des différents aspects qui pourraient être améliorer un algorithme de traitement de la parole fonctionnant dans un environnement réel. Nous commençons par décrire la reconnaissance automatique de la parole comme une application finale potentielle et analysons progressivement les limites et les solutions proposées aboutissant à l’analyse plus générale des sons ambiants

Classification and Separation Techniques based on Fundamental Frequency for Speech Enhancement

[ES] En esta tesis se desarrollan nuevos algoritmos de clasificación y mejora de voz basados en las propiedades de la frecuencia fundamental (F0) de la señal vocal. Estas propiedades permiten su discriminación respecto al resto de señales de la escena acústica, ya sea mediante la definición de características (para clasificación) o la definición de modelos de señal (para separación). Tres contribuciones se aportan en esta tesis: 1) un algoritmo de clasificación de entorno acústico basado en F0 para audífonos digitales, capaz de clasificar la señal en las clases voz y no-voz; 2) un algoritmo de detección de voz sonora basado en la aperiodicidad, capaz de funcionar en ruido no estacionario y con aplicación a mejora de voz; 3) un algoritmo de separación de voz y ruido basado en descomposición NMF, donde el ruido se modela de una forma genérica mediante restricciones matemáticas.[EN]This thesis is focused on the development of new classification and speech enhancement algorithms based, explicitly or implicitly, on the fundamental frequency (F0). The F0 of speech has a number of properties that enable speech discrimination from the remaining signals in the acoustic scene, either by defining F0-based signal features (for classification) or F0-based signal models (for separation). Three main contributions are included in this work: 1) an acoustic environment classification algorithm for hearing aids based on F0 to classify the input signal into speech and nonspeech classes; 2) a frame-by-frame basis voiced speech detection algorithm based on the aperiodicity measure, able to work under non-stationary noise and applicable to speech enhancement; 3) a speech denoising algorithm based on a regularized NMF decomposition, in which the background noise is described in a generic way with mathematical constraints.Tesis Univ. Jaén. Departamento de Ingeniería de Telecomunición. Leída el 11 de enero de 201

雑音特性の変動を伴う多様な環境で実用可能な音声強調

筑波大学 (University of Tsukuba)201

Bayesian and echoic log-surprise for auditory saliency detection

Mención Internacional en el título de doctorAttention is defined as the mechanism that allows the brain to categorize and prioritize information acquired using our senses and act according to the environmental context and the available mental resources. The attention mechanism can be further subdivided into two types: top-down and bottomup. Top-down attention is goal or task-driven and implies that a participant has some previous knowledge about the task that he or she is trying to solve. Alternatively, bottom-up attention only depends on the perceived features of the target object and its surroundings and is a very fast mechanism that is believed to be crucial for human survival. Bottom-up attention is commonly known as saliency or salience, and can be defined as a property of the signals that are perceived by our senses that make them attentionally prominent for some reason. This thesis is related with the concept of saliency detection using automatic algorithms for audio signals. In recent years progress in the area of visual saliency research has been remarkable, a topic where the goal consists of detecting which objects or content from a visual scene are prominent enough to capture the attention of a spectator. However, this progress has not been carried out to other alternative modalities. This is the case of auditory saliency, where there is still no consensus about how to measure the saliency of an event, and consequently there are no specific labeled datasets to compare new algorithms and proposals. In this work two new auditory saliency detection algorithms are presented and evaluated. For their evaluation, we make use of Acoustic Event Detection/Classification datasets, whose labels include onset times among other aspects. We use such datasets and labeling since there is psychological evidence suggesting that human beings are quite sensitive to the spontaneous appearance of acoustic objects. We use three datasets: DCASE 2016 (Task 2), MIVIA road audio events and UPC-TALP, totalling 3400 labeled acoustic events. Regarding the algorithms that we employ for benchmarking, these comprise techniques for saliency detection designed by Kayser and Kalinli, a voice activity detector, an energy thresholding method and four music information retrieval onset detectors: NWPD, WPD, CD and SF. We put forward two auditory saliency algorithms: Bayesian Log-surprise and Echoic Log-surprise. The former is an evolution of Bayesian Surprise, a methodology that by means of the Kullback-Leibler divergence computed between two consecutive temporal windows is capable of detecting anomalous or salient events. As the output Surprise signal has some drawbacks that should be overcome, we introduce some improvements that led to the approach that we named Bayesian Log-surprise. These include an amplitude compression stage and the addition of perceptual knowledge to pre-process the input signal. The latter, named Echoic Log-surprise, fuses several Bayesian Log-surprise signals computed considering different memory lengths that represent different temporal scales. The fusion process is performed using statistical divergences, resulting in saliency signals with certain advantages such as a significant reduction in the background noise level and a noticeable increase in the detection scores. Moreover, since the original Echoic Log-surprise presents certain limitations, we propose a set of improvements: we test some alternative statistical divergences, we introduce a new fusion strategy and we change the thresholding mechanism used to determine if the final output signal is salient or not for a dynamic thresholding algorithm. Results show that the most significant modification in terms of performance is the latter, a proposal that reduces the dispersion observed in the scores produced by the system and enables online functioning. Finally, our last analysis concerns the robustness of all the algorithms presented in this thesis against environmental noise. We use noises of different natures, from stationary noise to pre-recorded noises acquired in real environments such as cafeterias, train stations, etc. The results suggest that for different signal-to-noise ratios the most robust algorithm is Echoic Log-surprise, since its detection capabilities are the least influenced by noise.La atención es definida como el mecanismo que permite a nuestro cerebro categorizar y priorizar la información percibida mediante nuestros sentidos, a la par que ayuda a actuar en función del contexto y los recursos mentales disponibles. Este mecanismo puede dividirse en dos variantes: top-down y bottom-up. La atención top-down posee un objetivo que el sujeto pretende cumplir, e implica que el individuo posee cierto conocimiento previo sobre la tarea que trata de realizar. Por otra parte, la atención bottom-up depende exclusivamente de las características físicas percibidas a partir de un objeto y su entorno, y actúa a partir de dicha información de forma autónoma y rápida. Se teoriza que dicho mecanismo es crucial para la supervivencia de los individuos frente a amenazas repentinas. La atención bottom-up es comúnmente denominada saliencia, y es definida como una propiedad de las señales que son percibidas por nuestros sentidos y que por algún motivo destacan sobre el resto de información adquirida. Esta tesis está relacionada con la detección automática de la saliencia en señales acústicas mediante la utilización de algoritmos. En los últimos años el avance en la investigación de la saliencia visual ha sido notable, un tema en el cual la principal meta consiste en detectar qué objetos o contenido de una escena visual son lo bastante prominentes para captar la atención de un espectador. Sin embargo, estos avances no han sido trasladados a otras modalidades. Tal es el caso de la saliencia auditiva, donde aún no existe consenso sobre cómo medir la prominencia de un evento acústico, y en consecuencia no existen bases de datos especializadas que permitan comparar nuevos algoritmos y modelos. En este trabajo evaluamos algunos algoritmos de detección de saliencia auditiva. Para ello, empleamos bases de datos para la detección y clasificación de eventos acústicos, cuyas etiquetas incluyen el tiempo de inicio (onset) de dichos eventos entre otras características. Nuestra hipótesis se basa en estudios psicológicos que sugieren que los seres humanos somos muy sensibles a la aparición de objetos acústicos. Empleamos tres bases de datos: DCASE 2016 (Task 2), MIVIA road audio events y UPC-TALP, las cuales suman en total 3400 eventos etiquetados. Respecto a los algoritmos utilizados en nuestro sistema de referencia (benchmark), incluimos los algoritmos de saliencia diseñados por Kayser y Kalinli, un detector de actividad vocal (VAD), un umbralizador energético y cuatro técnicas para la detección de onsets en música: NWPD, WPD, CD and SF. Presentamos dos algoritmos de saliencia auditiva: Bayesian Log-surprise y Echoic Log-surprise. El primero es una evolución de Bayesian Surprise, una metodología que utiliza la divergencia de Kullback-Leibler para detectar eventos salientes o anomalías entre ventanas consecutivas de tiempo. Dado que la señal producida por Bayesian Surprise posee ciertos inconvenientes introducimos una serie de mejoras, entre las que destacan una etapa de compresión de la amplitud de la señal de salida y el pre-procesado de la señal de entrada mediante la utilización de conocimiento perceptual. Denominamos a esta metodología Bayesian Log-surprise. Nuestro segundo algoritmo, denominado Echoic Log-surprise, combina la información de múltiples señales de saliencia producidas mediante Bayesian Log-surprise considerando distintas escalas temporales. El proceso de fusión se realiza mediante la utilización de divergencias estadísticas, y las señales de salida poseen un nivel de ruido menor a la par que un mayor rendimiento a la hora de detectar eventos salientes. Además, proponemos una serie de mejoras para Echoic Log-surprise dado que observamos que presentaba ciertas limitaciones: añadimos nuevas divergencias estadísticas al sistema para realizar la fusión, diseñamos una nueva estrategia para llevar a cabo dicho proceso y modificamos el sistema de umbralizado que originalmente se utilizaba para determinar si un fragmento de señal era saliente o no. Inicialmente dicho mecanismo era estático, y proponemos actualizarlo de tal forma se comporte de forma dinámica. Esta última demuestra ser la mejora más significativa en términos de rendimiento, ya que reduce la dispersión observada en las puntuaciones de evaluación entre distintos ficheros de audio, a la par que permite que el algoritmo funcione online. El último análisis que proponemos pretende estudiar la robustez de los algoritmos mencionados en esta tesis frente a ruido ambiental. Empleamos ruido de diversa índole, desde ruido blanco estacionario hasta señales pregrabadas en entornos reales tales y como cafeterías, estaciones de tren, etc. Los resultados sugieren que para distintos valores de relación señal/ruido el algoritmo más robusto es Echoic Log-surprise, dado que sus capacidades de detección son las menos afectadas por el ruido.Programa de Doctorado en Multimedia y Comunicaciones por la Universidad Carlos III de Madrid y la Universidad Rey Juan CarlosPresidente: Fernando Díaz de María.- Secretario: Rubén Solera Ureña.- Vocal: José Luis Pérez Córdob