Sound event detection for music signals using gaussian processes

En este artículo se propone una metodología para detectar eventos sonoros en señales de música usando procesos Gaussianos. En el algoritmo presentado, las señales de audio de entrada son transformadas a un espacio tiempo-frecuencia utilizando la Transformada de Tiempo Corto de Fourier para obtener el espectrograma, cuya dimensión es posteriormente reducida pasando de la frecuencia en escala lineal en Hertz a la escala logarítmica en Mel por medio de un banco de filtros triangulares. Finalmente, se clasifica entre “evento” y “no evento” cada uno de los espectros de tiempo corto contenidos en el espectrograma en escala Mel por medio de un clasificador binario basado en procesos Gaussianos. Como parte del proceso de evaluación, se compara el desempeño de la metodología propuesta con el desempeño de algunas técnicas ampliamente utilizadas para detectar eventos en este tipo de señales. Para tal fin, se implementa en MATLAB® cada una de estas técnicas y se ponen a prueba utilizando dos bases de datos compuestas por segmentos de audio de diferente complejidad; definida por el tipo y cantidad de instrumentos tocados al mismo tiempo. Los resultados indican que la metodología propuesta supera el desempeño de las técnicas hasta ahora planteadas, presentando un mejoramiento en la medida F de 1,66 % para la base de datos uno y de 0,45 % para la base de datos dos. In this paper we present a new methodology for detecting sound events in music signals using Gaussian Processes. Our method firstly takes a time-frequency representation, i.e. the spectrogram, of the input audio signal. Secondly the spectrogram dimension is reduced translating the linear Hertz frequency scale into the logarithmic Mel frequency scale using a triangular filter bank. Finally every short-time spectrum, i.e. every Mel spectrogram column, is classified as “Event” or “Not Event” by a Gaussian Processes Classifier. We compare our method with other event detection techniques widely used. To do so, we use MATLAB® to program each technique and test them using two datasets of music with different levels of complexity. Results show that the new methodology outperforms the standard approaches, getting an improvement by about 1.66 % on the dataset one and 0.45 % on the dataset two in terms of F-measure

Sound Event Detection for Music Signals Using Gaussian Processes

In this paper we present a new methodology for detecting sound events in music signals using Gaussian Processes. Our method firstly takes a time-frequency representation, i.e. the spectrogram, of the input audio signal. Secondly the spectrogram dimension is reduced translating the linear Hertz frequency scale into the logarithmic Mel frequency scale using a triangular filter bank. Finally every short-time spectrum, i.e. every Mel spectrogram column, is classified as “Event” or “Not Event” by a Gaussian Processes Classifier. We compare our method with other event detection techniques widely used. To do so, we use MATLAB® to program each technique and test them using two datasets of music with different levels of complexity. Results show that the new methodology outperforms the standard approaches, getting an improvement by about 1.66 % on the dataset one and 0.45 % on the dataset two in terms of F-measure

Detección de Eventos Sonoros en Señales de Música Usando Procesos Gaussianos.

In this paper we present a new methodology for detecting sound events in music signals using Gaussian Processes. Our method firstly takes a time-frequency representation, i.e. the spectrogram, of the input audio signal. Secondly the spectrogram dimension is reduced translating the linear Hertz frequency scale into the logarithmic Mel frequency scale using a triangular filter bank. Finally every short-time spectrum, i.e. every Mel spectrogram column, is classified as �Event� or �Not Event� by a Gaussian Processes Classifier. We compare our method with other event detection techniques widely used. To do so, we use MATLAB® to program each technique and test them using two datasets of music with different levels of complexity. Results show that the new methodology outperforms the standard approaches, getting an improvement by about 1.66 % on the dataset one and 0.45 % on the dataset two in terms of F-measure.En este artículo se propone una metodología para detectar eventos sono-ros en señales de música usando procesos Gaussianos. En el algoritmo presen-tado, las señales de audio de entrada son transformadas a un espacio tiempo-frecuencia utilizando la Transformada de Tiempo Corto de Fourier para obtener el espectrograma, cuya dimensión es posteriormente reducida pasando de la frecuencia en escala lineal en Hertz a la escala logarítmica en Mel por medio de un banco de filtros triangulares. Finalmente, se clasifica entre �evento� y �no evento� cada uno de los espectros de tiempo corto contenidos en el espectrograma en escala Mel por medio de un clasificador binario basado en procesos Gaussianos. Como parte del proceso de evaluación, se compara el desempeño de la metodología propuesta con el desempeño de algunas técnicas ampliamente utilizadas para detectar eventos en este tipo de señales. Para tal fin, se implementa en MATLAB® cada una de estas técnicas y se ponen a prueba utilizando dos bases de datos compuestas por segmentos de audio de diferente complejidad; definida por el tipo y cantidad de instrumentos tocados al mismo tiempo. Los resultados indican que la metodología propuesta supera el desempeño de las técnicas hasta ahora planteadas, presentando un mejo-ramiento en la medida F de 1,66 % para la base de datos uno y de 0,45 % para la base de datos dos

Modeling and behavior of the simulation of electric propagationduring deep brain stimulation

Deep brain stimulation (DBS) is an effective treatment for Parkinson's disease. In the literature, there are a wide variety of mathematical and computational models to describe electric propagation during DBS; however unfortunately, there is no clarity about the reasons that justify the use of a specific model. In this work, we present a detailed mathematical formulation of the DBS electric propagation that supports the use of a model based on the Laplace Equation. Moreover, we performed DBS simulations for several geometrical models of the brain in order to determine whether geometry size, shape and ground location influence electric stimulation prediction by using the Finite Element Method (FEM). Theoretical and experimental analysis show, firstly, that under the correct assumptions, the Laplace equation is a suitable alternative to describe the electric propagation, and secondly, that geometrical structure, size and grounding of the head volume affect the magnitude of the electric potential, particularly for monopolar stimulation. Results show that, for monopolar stimulation, basic and more realistic models can differ more than 2900%.La Estimulación Cerebral Profunda (DBS) es un tratamiento efectivo para la enfermedad de Parkinson. Gran variedad de modelos matemáticos y computacionales para describir la propagación eléctrica debido a la DBS han sido propuestos, desafortunadamente, no existe claridad sobre las razones que justifican el uso de un modelo específico. En el presente trabajo se presenta una formulación matemática detallada de la propagación eléctrica debido a DBS que soporta un modelo basado en la ecuación de Laplace. Se realizan simulaciones para diferentes modelos geométricos del cerebro para determinar si la geometría, el tamaño y la ubicación de la tierra del modelo afectan la predicción de la estimulación eléctrica mediante el uso del Método de Elementos Finitos (FEM). Los análisis teórico y experimental muestran en primera instancia que la ecuación de Laplace es adecuada para describir la propagación eléctrica en el cerebro, y en segunda instancia que la estructura geométrica, tamaño y ubicación de la tierra afectan la magnitud del potencial eléctrico, particularmente para modos de estimulación monopolar. Los resultados muestran que para modelos básicos y más realistas pueden existir diferencias en la propagación de hasta un 2900%

Caminando entre huellas de Yariguíes : la gente y la ciencia en la gestión temprana de la restauración ecológica del área protegida.

El Parque Nacional Natural Serranía de los Yariguíes, ubicado en el sur occidente del departamento de Santander, es quizás el último relicto de bosque andino conservado que existe en la región. Si bien, se ha avanzado en el conocimiento de su diversidad biológica, existen limitados estudios sobre su flanco oriental, donde la agricultura y la ganadería han sido históricamente las principales actividades culturales realizadas por las comunidades locales. Debido al avance en la estrategia de conservación del área protegida mediante el saneamiento predial, múltiples áreas del Parque en el que se han abandonado las actividades de uso de la tierra (p. ej.: actividades agropecuarias), representan hoy un nuevo desafío para la conservación en procura de controlar los factores tensionantes y limitantes de estas áreas; y es aquí, donde Parques Nacionales Naturales de Colombia ha planteado la aplicación de la restauración ecológica como herramienta de conservación de la biodiversidad. ECOPETROL S. A. y la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia (UPTC), han aunado esfuerzos para contribuir con la conservación del PNN Serranía de Los Yariguíes, a través de inversión de recursos de compensación ambiental y presenta los primeros resultados de este trabajo a través del libro: “Caminando entre huellas de Yariguíes: La gente y la ciencia en la gestión temprana de la restauración ecológica del área protegida”, que surge como una propuesta editorial del Convenio 5211740 de 2012, entre la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia y ECOPETROL S.A. El libro está conformado por seis capítulos, escritos por 28 investigadores y expertos locales en cada una de las temáticas, quienes han dedicado sus esfuerzos, tiempo y conocimiento a desarrollar esta idea, con el objetivo de avanzar en el conocimiento sobre los mecanismos y técnicas de restauración más apropiadas para el área protegida, en su flanco oriental, sobre el municipio de Hato. Por lo tanto, se espera que los datos científicos registrados y el conocimiento local valorado para la restauración, aquí expuestos, sean un primer referente en el desarrollo de nuevas iniciativas de restauración en el sector oriental del Parque Nacional y como reconocimiento a su valor intrínseco, a su belleza paisajística, a su biodiversidad, a su gente antigua y a su gente reciente

Effects of pre-operative isolation on postoperative pulmonary complications after elective surgery: an international prospective cohort study an international prospective cohort study

We aimed to determine the impact of pre-operative isolation on postoperative pulmonary complications after elective surgery during the global SARS-CoV-2 pandemic. We performed an international prospective cohort study including patients undergoing elective surgery in October 2020. Isolation was defined as the period before surgery during which patients did not leave their house or receive visitors from outside their household. The primary outcome was postoperative pulmonary complications, adjusted in multivariable models for measured confounders. Pre-defined sub-group analyses were performed for the primary outcome. A total of 96,454 patients from 114 countries were included and overall, 26,948 (27.9%) patients isolated before surgery. Postoperative pulmonary complications were recorded in 1947 (2.0%) patients of which 227 (11.7%) were associated with SARS-CoV-2 infection. Patients who isolated pre-operatively were older, had more respiratory comorbidities and were more commonly from areas of high SARS-CoV-2 incidence and high-income countries. Although the overall rates of postoperative pulmonary complications were similar in those that isolated and those that did not (2.1% vs 2.0%, respectively), isolation was associated with higher rates of postoperative pulmonary complications after adjustment (adjusted OR 1.20, 95%CI 1.05–1.36, p = 0.005). Sensitivity analyses revealed no further differences when patients were categorised by: pre-operative testing; use of COVID-19-free pathways; or community SARS-CoV-2 prevalence. The rate of postoperative pulmonary complications increased with periods of isolation longer than 3 days, with an OR (95%CI) at 4–7 days or ≥ 8 days of 1.25 (1.04–1.48), p = 0.015 and 1.31 (1.11–1.55), p = 0.001, respectively. Isolation before elective surgery might be associated with a small but clinically important increased risk of postoperative pulmonary complications. Longer periods of isolation showed no reduction in the risk of postoperative pulmonary complications. These findings have significant implications for global provision of elective surgical care. We aimed to determine the impact of pre-operative isolation on postoperative pulmonary complications after elective surgery during the global SARS-CoV-2 pandemic. We performed an international prospective cohort study including patients undergoing elective surgery in October 2020. Isolation was defined as the period before surgery during which patients did not leave their house or receive visitors from outside their household. The primary outcome was postoperative pulmonary complications, adjusted in multivariable models for measured confounders. Pre-defined sub-group analyses were performed for the primary outcome. A total of 96,454 patients from 114 countries were included and overall, 26,948 (27.9%) patients isolated before surgery. Postoperative pulmonary complications were recorded in 1947 (2.0%) patients of which 227 (11.7%) were associated with SARS-CoV-2 infection. Patients who isolated pre-operatively were older, had more respiratory comorbidities and were more commonly from areas of high SARS-CoV-2 incidence and high-income countries. Although the overall rates of postoperative pulmonary complications were similar in those that isolated and those that did not (2.1% vs 2.0%, respectively), isolation was associated with higher rates of postoperative pulmonary complications after adjustment (adjusted OR 1.20, 95%CI 1.05–1.36, p = 0.005). Sensitivity analyses revealed no further differences when patients were categorised by: pre-operative testing; use of COVID-19-free pathways; or community SARS-CoV-2 prevalence. The rate of postoperative pulmonary complications increased with periods of isolation longer than 3 days, with an OR (95%CI) at 4–7 days or ≥ 8 days of 1.25 (1.04–1.48), p = 0.015 and 1.31 (1.11–1.55), p = 0.001, respectively. Isolation before elective surgery might be associated with a small but clinically important increased risk of postoperative pulmonary complications. Longer periods of isolation showed no reduction in the risk of postoperative pulmonary complications. These findings have significant implications for global provision of elective surgical care