La Voz

LA VOZ is published by the Modern Languages & Literatures Department, Bellarmine College of Liberal Arts at Loyola Marymount University in Los Angeles, CA

Origin of the negative differential resistance in the output characteristics of a picene-based thin-film transistor

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La Voz

LA VOZ is published by the Modern Languages & Literatures Department, Bellarmine College of Liberal Arts at Loyola Marymount University in Los Angeles, CA

Digital signal processing techniques for application in the analysis of pathological voice and normophonic singing voice

Singing voice is one specific example of vocal sound made by human beings. If we consider the larynx apparatus as a type of singing instrument then we can further say that sung voice is perhaps the best and most stable utilisation of such an instrument. Singing remains at a stable pitch over time, and professional singers may well be the people who utilise the vocal apparatus most appropriately. If we compare a healthy sustained vowel given by a non-singer to that given by a professional singer, the difference in quality of recording can be seen in the stability of energy, pitch, jitter, shimmer and other classical perturbation parameters of Voice Quality assessment. In order to make assumptions about the health of the voice, signals produced at the vocal folds are the most interesting, as it is around this area specifically that most vocal problems are encountered. Using Digital Signal Processing techniques to extract such signals we can ascertain a number of things. Firstly, we can examine what happens to the structure of the vocal folds in intonation, and in particular, which parameters are more pertinent than others in analysis of the system. Secondly, we can attempt to use the results to make statistical studies on groups of subjects, in the hope that the pertinent parameters can pull out any abnormal samples. Results from this process have a potential medical application. The thesis will provide a description of the analysis of singing voice, paying particular attention to the changes happening due to pitch increase, and give a detailed example of statistical experimentation using parameters taken from the signals of interest. La voz cantada nos ofrece un ejemplo específico del sonido de la voz humana. Si consideramos el aparato de la laringe como una especie de instrumento para el canto podremos suponer asimismo que la voz cantada nos muestra quizás la mejor y más estable forma de uso de tal instrumento. El canto permanece en una frecuencia estable durante un periodo de tiempo y puede considerarse que los cantantes profesionales son aquellos sujetos que utilizan las cuerdas vocales de forma más apropiada. Si comparamos una vocal estable y continua producida por un cantante no formado con la misma producida por un cantante profesional, la diferencia en la calidad del registro se aprecia en la estabilidad de la energía, frecuencia, jitter, shimmer y los parámetros clásicos de perturbación de uso en la evaluación de la Calidad de la Voz. Para formular una hipótesis acerca de la salud de la voz, las señales más interesantes son las asociadas a las variables dinámicas en las cuerdas vocales porque la mayoría de los problemas de la voz se ponen allí de manifiesto. Al utilizar las técnicas de DSP para extraer tales señales se consigue extraer asimismo una serie de evidencias de gran interés. En primer lugar se puede examinar la dinámica que tiene lugar en la estructura de las cuerdas vocales respecto a la entonación y, en particular, qué parámetros guardan relaciones más importantes que otros en el análisis de la dinámica de dicho sistema. En segundo lugar, se puede utilizar los resultados para llevar a cabo investigaciones estadísticas con grupos de individuos para averiguar si los parámetros pertinentes muestran desviaciones anómalas. Los resultados de este estudio poseen un indudable interés médico. La presente tesis tiene como objetivo proporcionar una descripción del análisis de la voz cantada. Dirige su atención hacia los cambios en la dinámica de la cuerda vocal producidos por las variaciones de la frecuencia y ofrece un ejemplo pormenorizado de la experimentación a mediante la parametrización avanzada de las variables dinámicas de interés

Origin of passivation in hole-selective transition metal oxides for crystalline silicon heterojunction solar cells

Transition metal oxides (TMOs) have recently demonstrated to be a good alternative to boron/phosphorous doped layers in crystalline silicon heterojunction solar cells. In this work, the interface between n-type c-Si (n-Si) and three thermally evaporated TMOs (MoO3, WO3, and V2O5) was investigated by transmission electron microscopy, secondary ion-mass, and x-ray photoelectron spectroscopy. For the oxides studied, surface passivation of n-Si was attributed to an ultra-thin (1.9–2.8 nm) SiOx~1.5 interlayer formed by chemical reaction, leaving oxygen-deficient species (MoO, WO2, and VO2) as by-products. Carrier selectivity was also inferred from the inversion layer induced on the n-Si surface, a result of Fermi level alignment between two materials with dissimilar electrochemical potentials (work function difference ¿¿ = 1 eV). Therefore, the hole-selective and passivating functionality of these TMOs, in addition to their ambient temperature processing, could prove an effective means to lower the cost and simplify solar cell processing.Postprint (author's final draft

Speech enhancement using deep learning

This thesis explores the possibility to achieve enhancement on noisy speech signals using Deep Neural Networks. Signal enhancement is a classic problem in speech processing. In the last years, researches using deep learning has been used in many speech processing tasks since they have provided very satisfactory results. As a first step, a Signal Analysis Module has been implemented in order to calculate the magnitude and phase of each audio file in the database. The signal is represented into its magnitude and its phase, where the magnitude is modified by the neural network, and then it is reconstructed with the original phase. The implementation of the Neural Networks is divided into two stages.The first stage was the implementation of a Speech Activity Detection Deep Neural Network (SAD-DNN). The magnitude previously calculated, applied to the noisy data, will train the SAD-DNN in order to classify each frame in speech or non-speech. This classification is useful for the network that does the final cleaning. The Speech Activity Detection Deep Neural Network is followed by a Denoising Auto-Encoder (DAE). The magnitude and the label speech or non-speech will be the input of this second Deep Neural Network in charge of denoising the speech signal. The first stage is also optimized to be adequate for the final task in this second stage. In order to do the training, Neural Networks require datasets. In this project the Timit corpus [9] has been used as dataset for the clean voice (target) and the QUT-NOISE TIMIT corpus[4] as noisy dataset (source). Finally, Signal Synthesis Module reconstructs the clean speech signal from the enhanced magnitudes and the phase. In the end, the results provided by the system have been analysed using both objective and subjective measures.Esta tesis explora la posibilidad de conseguir mejorar señales de voz con ruido utilizando Redes Neuronales Profundas. La mejora de señales es un problema clásico del procesado de señal, pero recientemente se esta investigando con deep learning, ya que son técnicas que han dado resultados muy satisfactorios en muchas tareas del procesado de señal. Como primer paso, se ha implementado un Módulo de Análisis de Señal con el objetivo de extraer el módulo y fase de cada archivo de voz de la base de datos. La señal se representa en módulo y fase, donde el módulo se modifica con la red neuronal y posteriormente se reconstruye con la fase original. La implementación de la Red Neuronal consta de dos etapas. En la primera etapa se implementó una Red Neuronal de Detección de Actividad de Voz. El módulo previamente calculado, aplicado a los datos con ruido, se utiliza como entrada para entrenar esta red, de manera que se consigue clasificar cada trama en voz o no voz. Esta clasificación es útil para la red que se encarga de hacer la limpieza. A continuación de la Red Neuronal de Detección de Actividad de Voz se implementa otra, con el objetivo de eliminar el ruido. El módulo junto con la etiqueta obtenida en la red anterior serán la entrada de esta nueva red. En esta segunda etapa también se optimiza la primera para adaptarse a la tarea final. Las Redes Neuronales requieren bases de datos para el entrenamiento. En este proyecto se ha utilizado el Timit corpus [9] como base de datos de voz limpia (objetivo) y el QUT-NOISE TIMIT [4] como base de datos con ruido (fuente). A continuación, el Módulo de Síntesis de Señal reconstruye la señal de voz limpia a partir del módulo sin ruido y la fase original.Aquesta tesis explora la possibilitat d'aconseguir millorar senyals de veu amb soroll, utilitzant Xarxes Neuronals Profundes. La millora de senyals és un problema clàssic del processat de senyal, però recentment s'està investigant amb deep learning, ja que són tècniques que han donat resultats molt satisfactoris en moltes tasques de processament de veu. Com a primer pas, s'ha implementat un Mòdul d'Anàlisi de Senyal amb l'objectiu d'extreure el mòdul i la fase de cada arxiu d'àudio de la base de dades. El senyal es representa en mòdul i fase, on el mòdul es modifica amb la xarxa neuronal i posteriorment es reconstrueix amb la fase original. La implementació de les Xarxes Neuronals consta de dues etapes. En la primera etapa es va implementar una Xarxa Neuronal de Detecció d'Activitat de Veu. El mòdul prèviament calculat, aplicat a les dades amb soroll, s'utilitza com entrada per entrenar aquesta xarxa, de manera que s'aconsegueix classificar cada trama en veu o no veu. Aquesta classificació és útil per la xarxa que fa la neteja final. A continuació de la Xarxa Neuronal de Detecció d'Activitat de Veu s'implementa una altra amb l'objectiu d'eliminar el soroll. El mòdul, juntament amb la etiqueta obtinguda en la xarxa anterior, seran l'entrada d'aquesta nova xarxa. En aquesta segona etapa també s'optimitza la primera per adaptar-se a la tasca final. Les Xarxes Neuronals requereixen bases de dades per fer l'entrenament. En aquest projecte s'ha utilitzat el Timit corpus [9] com a base de dades de veu neta (objectiu) i el QUT-NOISE TIMIT[4] com a base de dades amb soroll (font). A continuació, el Mòdul de Síntesi de Senyal reconstrueix el senyal de veu net a partir del mòdul netejat i la fase original. Finalment, els resultats obtinguts del sistema van ser analitzats utilitzant mesures objectives i subjectives

Selected problems in semiconductor physics and electronic devices

This book presents a set of solved examples on semiconductor device physics. Semiconductordevices is a core subject in electrical engineering and physics curricula. The level of the proposedexamples corresponds to a semester course at senior undergraduate or junior graduate level.Readers are expected to have a basic background on quantum and solid state physics, moreovera reasonable mathematical knowledge reaching differential equations is also assumed.2019/202

Surface passivation of crystalline silicon by Cat-CVD amorphous and nanocrystalline thin silicon films

In this work, we study the electronic surface passivation of crystalline silicon with intrinsic thin silicon films deposited by Catalytic CVD. The contactless method used to determine the effective surface recombination velocity was the quasi-steady-state photoconductance technique. Hydrogenated amorphous and nanocrystalline silicon films were evaluated as passivating layers on n- and p-type float zone silicon wafers. The best results were obtained with amorphous silicon films, which allowed effective surface recombination velocities as low as 60 and 130 cms -1 on p- and n-type silicon, respectively. To our knowledge, these are the best results ever reported with intrinsic amorphous silicon films deposited by Catalytic CVD. The passivating properties of nanocrystalline silicon films strongly depended on the deposition conditions, especially on the filament temperature. Samples grown at lower filament temperatures (1600 °C) allowed effective surface recombination velocities of 450 and 600 cms -1 on n- and p-type silicon

Valoración del cierre neo-glótico en voz esofágica.

Las características de la voz esofágica hacen que su estudio a través de un análisis acústico tradicional sea complicado y limitado. Estas limitaciones son mayores cuando se trabaja con pacientes que no tienen un gran dominio de la técnica. Sin embargo, el rehabilitador necesita obtener información sobre la mecánica desarrollada por el paciente para la producción de la voz esofágica. Ya que el mecanismo de producción en voz esofágica a diferencia de la voz laríngea no es universal ni tan transparente. Cada paciente, debido a los cambios anatómicos que afectan al esfínter cricofaríngeo (ECF) y a las pérdidas funcionales derivadas de la cirugía, desarrolla diferentes estrategias para producir voz. Por todo ello, es fundamental que los clínicos puedan contar con nuevos instrumentos para valorar la calidad de la voz esofágica, que a su vez le aproximen al conocimiento de la dinámica del ECF. El presente trabajo realiza una descripción de la voz de cuatro pacientes laringectomizados basada en el estudio del perfil de la onda neo-glótica. Se muestran los resultados obtenidos tras analizar las fases de abierto-cerrado y la tensión del cuerpo muscular a nivel del ECF