Optimization of spacecraft operator workflow through modern web technologies

Various different software tools are used when planning and executing spacecraft operations. European Space Agency’s Cluster II mission utilizes a web portal called “Cluster Web” for scheduling and overviewing mission events. A new version of this tool called “OpsWeb” is being developed using modern web techologies to improve usability and to make the tool adaptable to other missions in the future. A comparative user experience evaluation was done between Cluster Web and OpsWeb to find out how usability was improved. The results indicate that OpsWeb allows users to complete tasks faster and with less effort than Cluster Web, although some issues were discovered. Users also reported that they had a more positive experience using OpsWeb than Cluster Web. Feedback gathered from the evaluation includes some ideas for future development of OpsWeb.Avaruusoperaatioiden suunnittelussa ja toteutuksessa hyödynnetään paljon erilaisia ohjelmistoja. Euroopan Avaruusjärjestön Cluster II- lennossa käytetään Cluster Web -nimistä web-portaalia tapahtumien ajoittamiseen ja antamaan yleiskatsaus lennon tapahtumista. Tästä työkalusta kehitetään uutta OpsWeb-nimistä versiota moderneja web-teknologioita hyödyntäen. Tarkoituksena on parantaa työkalun käytettävyyttä ja mahdollistaa sen hyödyntäminen myös muiden lentojen yhteydessä. Cluster Webin ja OpsWebin välillä tehtiin vertaileva käyttökokemuksen evaluointi jolla pyrittiin selvittämään millä tavoin käytettävyys parantui. Tuloksista nähdään että käyttäjät pystyvät suorittamaan tiettyjä tehtäviä OpsWebillä nopeammin ja helpommin kuin Cluster Webillä, joskin joitain ongelmia havaittiin. Käyttäjät myös ilmaisivat että heidän käyttökokemuksensa oli positiivisempi OpsWebillä kuin Cluster Webillä. Evaluoinnin yhteydessä kerätty palaute antaa joitain ideoita OpsWebin jatkokehitykseen

Vektorikvantisointi ja Gaussin sekoitemalli puhujantunnistuksessa

Tässä tutkielmassa tehdään yleiskatsaus puhujantunnistukseen ja testataan erilaisten menetelmien toimivuutta. Aluksi käydään lävitse taustaa puhujantunnistuksen perusteista ja puheäänen ominaisuuksista, sitten esitellään tarkemmin puhujantunnistusjärjestelmän osia, kuten esikäsittelyä, äänen muuttamista kertoimiksi ja lopulta varsinaista tunnistusprosessia. Pääpaino on vektorikvantisoinnilla ja Gaussin sekoitemallilla, muita menetelmiä käydään läpi lyhyemmin. Puhujantunnistusta ja ­varmennusta testattiin sekä vektorikvantisoinnilla että Gaussin sekoitemallilla erilaisilla kertoimilla ja koodivektoreiden/sekoitekomponenttien määrillä. Kertoimina käytettiin MFCC­ ja siitä johdettuja delta­ sekä delta­delta­kertoimia. Lisäksi testattiin, miten kertoimien normalisointi, koulutusdatan määrä ja hiljaisten hetkien poisto lausahduksista vaikuttaa päätöksentekoon. Vektorikvantisoinnissa tutkittiin myös koodivektorien painotuksen vaikutusta. Testeissä havaittiin, että vektorikvantisoinnilla päästään painotuksen avulla varsin lähelle Gaussin sekoitemallin tuloksia noin puolta lyhyemmässä ajassa. Koodivektorien määrä lisäämällä päästiin tunnistuksessa käytännössä samoihin tuloksiin kuin Gaussin sekoitemallilla, mutta tällöin suoritusaika oli pidempi kuin Gaussin sekoitemallilla. Varmennustesteissä GMM oli lähes poikkeuksetta parempi kuin VQ. Universaalin taustamallin ja delta­kertoimien käytön havaittiin parantavan varmennuksen tarkkuutta. Lisäksi hiljaisten hetkien poistaminen lausahduksista todettiin johtavan tarkempiin tuloksiin.This thesis does an overview on speaker recognition, and then some methods are tested in practice. First some background on speaker recognition and the features of voice are overviewed, and afterwards different parts of a speech recognition system are reviewed, such as pre­processing the sound, calculating coefficients and finally the actual recognition process. The main focus is on vector quantization and Gaussian mixture model, some other popular methods are explained more shortly. Speaker recognition and verification were tested using vector quantization and a Gaussian mixture model with several different coefficients and code vector and mixture component quantities. MFCC as well as MFCC derived delta and delta­delta coefficients were used in the tests. The effect of the quantity of training data, coefficient normalization and speech sample silence removal were tested. Code vector weighting was also tested with vector quantization. The test results showed that vector quantization with weighting can almost reach the accuracy of Gaussian mixture model, while taking about half of the time to process. Adding more code vectors resulted in even closer results compared to Gaussian mixture model, but then VQ would be slower than GMM. In speaker verification, GMM was almost invariably better than VQ. Universal background model and delta coefficients were found to improve the results in speaker verification. Additionally, speech sample silence removal was found to lead to more accurate results

Ludic markers for player-player observation in location-based mobile games

Abstract Background: It can be difficult to capture the subtleties of social behavior during gameplay by using existing commercial location-based mobile games as a research probe since they are not designed to reveal subtleties in player behavior. Aim: We sought to explore whether players spontaneously search for unknown fellow players and to identify ludic markers in player-player observation when playing a digital location-based mobile game that allows location spoofing in addition to automated locationing. Method: We used a constructive research approach and created a game specifically designed to allow location spoofing through self-reporting of player locations. We conducted three field trials with eight participants in total. They took part in separate field trials in groups of three, three, and two players. The participants were previously unknown to each other and commenced play at different locations inside the game area. Results and Conclusions: Qualitative analysis of the gathered video and interview material shows that the players spontaneously searched for unknown fellow players, which confirms earlier research on the topic. Further, behavioral and direct visual markers in the physical environment were reported to be the most significant cues in determining who is a player and who is not