Metodo di processo digitale di un segnale audio e relativo sistema per uso in un impianto produttivo con macchinari

Lo scopo della presente invenzione è di processare l’audio di un impianto produttivo con macchinari, come un’officina meccanica per eliminare audio indesiderato e aumentare la concentrazione degli operatori addetti alla propria stazione di lavoro automatizzata. Lo scopo della presente invenzione è raggiunto tramite un metodo secondo la rivendicazione 1 e un sistema secondo la rivendicazione 7. In particolare, l’operatore seleziona a piacimento i suoni più fastidiosi dei macchinari e l’altoparlante indossabile ne cancella o riduce l’effetto tramite interferenza acustica attiva. Inoltre, vista la natura sostanzialmente semplice dei suoni selezionabili, la potenza di calcolo richiesta per l’elaborazione del segnale di interferenza acustica attiva può essere ottenuta tramite un processore disposto a bordo dell’altoparlante indossabile, che può essere una cuffia on-ear o around the-ear e prevedere anche inserti di materiale acusticamente isolante per uno smorzamento passivo dei suoni. Per motivi di sicurezza, è prevista inoltre una lista di allarmi sonori ambientali, ad esempio di evacuazione, antincendio, fuga di sostanze pericolose e/o di allarmi generati tramite una centralina elettronica di controllo del macchinario, in cui gli allarmi sono diversi dai suoni di avvertimento. I dati identificativi dei suoni di allarme non compaiono nella lista e sono sempre riprodotti se vengono individuati nelle fasi di separare e riconoscere. E’ inoltre prevista una configurazione in cui l’altoparlante indossabile è accoppiato in scambio dati tramite un codice identificativo con un microfono direzionale avente una posizione fissa e tale da captare i suoni di un unico macchinario. In questo modo, se esistono più macchinari identici affiancati e assegnati a operatori differenti, l’altoparlante indossabile portato da ciascun operatore riceverà segnali esclusivamente pertinenti dal proprio macchinario, riducendo i rischi di confusione. Altri vantaggi e caratteristiche della presente invenzione sono discussi nella descrizione e citati nelle rivendicazioni dipendenti

SNAVA—A real-time multi-FPGA multi-model spiking neural network simulation architecture

© . This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Spiking Neural Networks (SNN) for Versatile Applications (SNAVA) simulation platform is a scalable and programmable parallel architecture that supports real-time, large-scale, multi-model SNN computation. This parallel architecture is implemented in modern Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) devices to provide high performance execution and flexibility to support large-scale SNN models. Flexibility is defined in terms of programmability, which allows easy synapse and neuron implementation. This has been achieved by using a special-purpose Processing Elements (PEs) for computing SNNs, and analyzing and customizing the instruction set according to the processing needs to achieve maximum performance with minimum resources. The parallel architecture is interfaced with customized Graphical User Interfaces (GUIs) to configure the SNN's connectivity, to compile the neuron-synapse model and to monitor SNN's activity. Our contribution intends to provide a tool that allows to prototype SNNs faster than on CPU/GPU architectures but significantly cheaper than fabricating a customized neuromorphic chip. This could be potentially valuable to the computational neuroscience and neuromorphic engineering communities.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Audio signal digital processing method and system thereof

Un metodo di processo digitale audio comprende le fasi di fornire una lista di sorgenti audio puntuali accettate, includente una sorgente audio puntuale di discorso o umana; acquisire in un ambiente un segnale audio di discorso simultaneo misto da una o più sorgenti audio puntuali dell'ambiente, includente una sorgente audio puntuale dell’ambiente umana o di discorso, tramite un'unità di microfono; processare il segnale audio di discorso simultaneo misto in modo da: separare le tracce audio di ciascuna delle sorgenti audio puntuali dell'ambiente tramite un algoritmo Blind Source Separation; e riconoscere le tracce tramite un algoritmo di Source Recognition; riprodurre tramite un altoparlante indossabile all'orecchio (in-ear, on-ear or around-the-ear), ciascuna traccia di discorso della sorgente audio puntuale umana dell’ambiente che si abbina con quelle della lista di sorgenti audio puntuali accettate

A Multimodal Fruition Model for Graphical Contents in Ancient Books

One of the most common and efficient way to preserve ancient books is to digitize them, and make their content someway browsable. However, this process often does not take into account the fruition point of view. Exploiting the currently available technologies allows for new ways of content fruition, to attract more people and help them to better understand the available information. In this paper, we present a solution for an innovative and multimodal exploration of ancient books contents, using both touch and touchless gestures. This allows people for both near and far distance interaction, which results in different interaction models