VIII Jornada sobre la docencia del derecho y las TIC

Els Estudis de dret i ciència política de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) han organitzat la VIII Jornada sobre docència del Dret i les TIC, que es va celebrar el passat 7 de juliol, a la seu de Tibidabo (Barcelona).Les Tecnologies de la Informació i Comunicació (TIC) estan cada vegada més integrades a la docència universitària i cada dia són més els professors que les utilitzen, tant com a eines per comunicar-se i interactuar amb els estudiants com també per gestionar la seva acció docent.The Legal Studies and Political Science department of the Open University of Catalonia (UOC) has organised the 8th Conference on the teaching of Law and ICT, which was held on 2 July at the Tibidabo headquarters (Barcelona).Information and Communication Technology (ICT) is becoming increasingly integrated into university teaching and everyday there are more and more lecturers using it, both as a tool to communicate and interact with the students and also to manage their teaching activity.Los Estudios de Derecho y Ciencia Política de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) han organizado la VIII Jornada sobre docencia del Derecho y TIC, que se celebró el pasado 7 de julio, en la sede de Tibidabo (Barcelona).Las tecnologías de la información y comunicación (TIC) están cada vez más integradas en la docencia universitaria y cada día son más los profesores que las utilizan, tanto como herramientas para comunicarse e interactuar con los estudiantes como también para gestionar su acción docente

Ultrasound based Silent Speech Interface using Deep Learning

Silent Speech Interface (SSI) is a technology able to synthesize speech in the absence of any acoustic signal. It can be useful in cases like laryngectomy patients, noisy environments or silent calls. This thesis explores the particular case of SSI using ultrasound images of the tongue as input signals. A 'direct synthesis' approach based on Deep Neural Networks and Mel-generalized cepstral coefficients is proposed. This document is an extension of Csapó et al. "DNN-based Ultrasound-to-Speech Conversion for a Silent Speech Interface". Several deep learning models, such as the basic Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks are presented and discussed. A denoising pre-processing based on a Deep Convolutional Autoencoder has also been studied. A considerable number of experiments using a set of different deep learning architectures and an extensive hyperperameter optimization study have been realized. The different experiments have been testing and rating several objective and subjective quality measures. According to the experiments, an architecture based on a CNN and bidirectional LSTM layers has shown the best results in both objective and subjective terms.Silent Speech Interface (SSI) is a technology able to synthesize speech in the absence of any acoustic signal. It can be useful in cases like laryngectomy patients, noisy environments or silent calls. This thesis explores the particular case of SSI using ultrasound images of the tongue as input signals. A 'direct synthesis' approach based on Deep Neural Networks and Mel-generalized cepstral coefficients is proposed. This document is an extension of Csapó et al. "DNN-based Ultrasound-to-Speech Conversion for a Silent Speech Interface". Several deep learning models, such as the basic Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks are presented and discussed. A denoising pre-processing based on a Deep Convolutional Autoencoder has also been studied. A considerable number of experiments using a set of different deep learning architectures and an extensive hyperperameter optimization study have been realized. The different experiments have been testing and rating several objective and subjective quality measures. According to the experiments, an architecture based on a CNN and bidirectional LSTM layers has shown the best results in both objective and subjective terms.Silent Speech Interface (SSI) és una tecnologia capaç de sintetitzar veu partint únicament de senyals no-acústiques. Pot tenir gran utilitat en casos com pacients de laringectomia, ambients sorollosos o trucades silencioses. Aquesta tèsis explora el cas particular de SSI utilitzant imatges de la llengua captades amb ultrasons com a senyals d'entrada. Es proposa un enfocament de 'síntesis directa' basat en Xarxes Neuronals Profundes i coeficients Mel-generalized cepstral. Aquest document és una extensió del treball de Csapó et al. "DNN-based Ultrasound-to-Speech Conversion for a Silent Speech Interface" . Diversos models de xarxes neuronals són presentats i discutits, com les bàsiques xarxes neuronals directes, xarxes neuronals convolucionals o xarxes neuronals recurrents. També s'ha estudiat un pre-processat reductor de soroll basat en un Autoencoder convolucional profund. S'ha portat a terme un nombre considerable d'experiments utilitzant diverses arquitectures de Deep Learning, així com un extens estudi d'optimització d'hyperparàmetres. Els diferents experiments han estat evaluar i qualificar a partir de diferentes mesures de qualitat objectives i subjectives. Els millors resultats, tant en termes objectius com subjectius, els ha presentat una arquitectura basada en una CNN i capes bidireccionals de LSTMs

Un "Cronicó" del segle XVI

Cronic,  fins ara inèdit, redactat cap a mitjan segle XV i que recull la història nacional des de la conquesta de Girona pels crsitians l'any 785, fins a l'any 1432