LSTM Deep Neural Networks Postfiltering for Improving the Quality of Synthetic Voices

Recent developments in speech synthesis have produced systems capable of outcome intelligible speech, but now researchers strive to create models that more accurately mimic human voices. One such development is the incorporation of multiple linguistic styles in various languages and accents. HMM-based Speech Synthesis is of great interest to many researchers, due to its ability to produce sophisticated features with small footprint. Despite such progress, its quality has not yet reached the level of the predominant unit-selection approaches that choose and concatenate recordings of real speech. Recent efforts have been made in the direction of improving these systems. In this paper we present the application of Long-Short Term Memory Deep Neural Networks as a Postfiltering step of HMM-based speech synthesis, in order to obtain closer spectral characteristics to those of natural speech. The results show how HMM-voices could be improved using this approach.Comment: 5 pages, 5 figure

Discriminative multi-stream postfilters based on deep learning for enhancing statistical parametric speech synthesis

Statistical parametric speech synthesis based on Hidden Markov Models has been an important technique for the production of artificial voices, due to its ability to produce results with high intelligibility and sophisticated features such as voice conversion and accent modification with a small footprint, particularly for low-resource languages where deep learning-based techniques remain unexplored. Despite the progress, the quality of the results, mainly based on Hidden Markov Models (HMM) does not reach those of the predominant approaches, based on unit selection of speech segments of deep learning. One of the proposals to improve the quality of HMM-based speech has been incorporating postfiltering stages, which pretend to increase the quality while preserving the advantages of the process. In this paper, we present a new approach to postfiltering synthesized voices with the application of discriminative postfilters, with several long short-term memory (LSTM) deep neural networks. Our motivation stems from modeling specific mapping from synthesized to natural speech on those segments corresponding to voiced or unvoiced sounds, due to the different qualities of those sounds and how HMM-based voices can present distinct degradation on each one. The paper analyses the discriminative postfilters obtained using five voices, evaluated using three objective measures, Mel cepstral distance and subjective tests. The results indicate the advantages of the discriminative postilters in comparison with the HTS voice and the non-discriminative postfilters.Universidad de Costa Rica/[322-B9-105]/UCR/Costa RicaUCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

Measuring the Quality of Low-Resourced Statistical Parametric Speech Synthesis Trained with Noise-Degraded Data Supported by the University of Costa Rica

After the successful implementation of speech synthesis in several languages, the study of robustness became an important topic so as to increase the possibility of building voices from non-standard sources, e.g. historical recordings, children's speech, and data freely available on the Internet. In this work, a measure of the influence of noise in the source speech of the statistical parametric speech synthesis system based on HMM is performed, for a case of a low-resourced database. For this purpose, three types of additive noise were considered at five signal-to-noise ratio levels to affect the source speech data. Using objective measures to assess the perceptual quality of the results and the propagation of the noise through all the processes of building speech synthesis, the results show a severe drop in the quality of artificial speech, even for the cases of lower levels of noise. Such degradation seems to be independent of the noise type, and is at lower proportion to the noise level. This results are of importance for any practical implementation of speech synthesis from degraded data in similar conditions, and shows that applying denoising processes became mandatory in order to keep the possibility of building intelligible voices.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

Considerations for introducing artificial intelligence in an Electrical Engineering undergraduate program

Con la rápida proliferación de técnicas y aplicaciones, la inteligencia artificial ha adquirido gran relevancia en diversos campos de la sociedad, lo cual incluye nuevas formas de resolver problemas relacionados con sistemas de energía, de señales y de información, los cuales son analizados dentro de una carrera como Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Costa Rica. Dada la relevancia del tema, algunos autores han señalado la importancia de difundir el conocimiento de la Inteligencia Artificial más allá de laboratorios especializados y programas de posgrado donde usualmente se han desarrollado. Este ensayo tiene como objetivo aportar a la discusión sobre la conveniencia y forma apropiada de introducir la inteligencia artificial en el currículo de pregrado en carreras de ingeniería, en especial en un programa de estudio de ingeniería eléctrica de la Universidad de Costa Rica, en el cual se propicia una formación general. Una propuesta como esta debe tener en cuenta las bases con que cuentan las personas discentes, así como los contenidos y estrategias convenientes para lograr una introducción adecuada en su formación académica y el beneficio de la profesión. En el ensayo se presentan y discuten estas consideraciones a la luz de la conceptualización de la inteligencia artificial y su aplicabilidad en la actualidad de la ingeniería.With the rapid proliferation of techniques and applications, artificial intelligence has acquired great relevance in our society, including new ways of solving problems related to energy, signal, and information systems, which are studied in a career such as Electric Engineering. Given the relevance of the topic, some authors have pointed out the importance of spreading the knowledge of Artificial Intelligence beyond specialized laboratories and graduate programs where usually have been developed. This essay aims to contribute to the discussion about the convenient and appropriate way of introducing the teaching of artificial intelligence at undergraduate levels in engineering careers, especially in an electrical engineering study program at the University of Costa Rica, which encourages general training. The proposal must take into account the bases that the students have, as well as the contents and convenient strategies to achieve a suitable introduction in their academic training and the benefit of the profession. In the essay, these considerations are presented and discussed in light of the conceptualization of artificial intelligence and its applicability in engineering today.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

Ejemplo de generación y clasificación de bases de datos de imágenes simples

Se documenta la creación de una base de datos para clasificación, que consiste de patrones de imágenes simples. Se presentan resultados de una clasificación de estas imágenes utilizando redes neuronales tipo perceptrón multicapa, así como las perspectivas que puedan tener su uso en entornos educativos.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ciencias Básicas::Facultad de Ciencias::Escuela de Matemátic

Discovering dominant learning styles in higher level Math students

La presente investigación se desarrolló con el objetivo de descubrir cuáles son los estilos de aprendizaje dominantes en estudiantes de Matemática Superior de la carrera de Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Costa Rica, entre los años 2018 y 2019. El conocimiento de los estilos de aprendizaje dominante es de utilidad para promover la mejora en los procesos de enseñanza en esta población, y dirigir de forma óptima los esfuerzos por procurar el aprendizaje significativo. El estudio se ejecutó con el siguiente procedimiento: Elaboración del estado del arte sobre estilos de aprendizaje, especialmente en educación superior, para conocer su metodología y alcance. A partir de este, se determinó la conveniencia y viabilidad de aplicar el instrumento propuesto por Felder-Silverman, para categorizar a la muestra de 122 estudiantes de acuerdo con su estilo predominante. Posteriormente, se organizó el procesamiento de datos y su análisis, en el cual se destaca la técnica de agrupamiento, para descubrir el estilo de aprendizaje dominante. De acuerdo con las categorías de Felder-Silverman, el estilo de aprendizaje dominante en esta población de estudiantes es de tendencia visual (en un 55,7% de la población) y sensorial (en un 45,9% de la población), lo cual es un indicador de la preferencia hacia el aprendizaje basado en datos y procedimientos establecidos, usando materiales concretos y visuales.The objective of this study is to discover the dominant learning styles among higher level Math students in the Electrical Engineering Program at the University of Costa Rica during 2018-19. Knowledge of the different dominant learning styles is useful to enhance teaching processes among this population group and effectively target efforts to attain significant learning. The study was executed using the following procedure: elaboration of state of the art on learning styles, especially higher education to learn its scope and methodology. The convenient and viable Felder -Silverman Learning Style Model was also used to classify a sample of 122 students based on their predominant learning style. Afterwards, the data was processed and analyzed through a grouping technique to determine the dominant learning style. According to Felder-Silverman, the dominant learning style in this student population is visualizing (55.7% of the population) and sensing/intuitive (45.9% of the population), which indicate preference towards learning based on data and established procedures using tangible and visual material.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

Integrating research and social action activities in the teaching of Electrical Engineering

El objetivo del presente artículo es mostrar los resultados de una experiencia docente desarrollada en la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Costa Rica, diseñada para integrar la investigación y la acción social con los contenidos teóricos de un curso de Matemática Superior. Esta experiencia ha sido posible gracias a la interrelación de proyectos inscritos en la Escuela de Ingeniería Eléctrica, así como a la colaboración multidisciplinaria con áreas como la Educación Especial y la Orientación. La finalidad de la experiencia ha sido propiciar el aprendizaje significativo del estudiantado con la integración de los ejes sustantivos de la universidad: docencia, investigación y acción social. Dada la percepción favorable de los estudiantes y el docente en la actividad, se sugiere abrir espacios de reflexión y análisis en otras áreas de especialidad para llevar a las aulas los resultados de sus proyectos y el trabajo multidisciplinario. De esta manera, se puede exponer al estudiantado la problemática de investigación y acción social, donde los conocimientos impartidos encuentran su aplicación y razón de ser.The purpose of this article is to present the results of a teaching experience developed at the School of Electrical Engineering of the University of Costa Rica, designed to integrate research and social action activities with the theoretical contents of a Higher Mathematics course. This experience has been developed by the integration of current projects in the School of Electrical Engineering, as well as multidisciplinary collaboration with other areas, such as Special Education. The motivation of the experience has been to promote meaningful learning in students, with the integration of the substantive areas of the university: teaching, research, and social action. Given the favorable perception of the students and the teacher in the activity, it is suggested to open new spaces for reflection and analysis in other areas of specialty, in order to bring the results of current projects and multidisciplinary work to the classrooms. In this way, the problems of research and social action can be exposed to the students, where the knowledge of the courses finds its application and reason for being.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

Bibliometric analysis of the graduation projects in Electrical Engineering of the University of Costa Rica 1999-2018

El objetivo de esta investigación fue realizar un análisis bibliométrico de los proyectos de graduación de pregrado en la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Costa Rica, entre los años 1999 y 2018. El interés principal es desarrollar un análisis descriptivo de la distribución temporal y temática de estos documentos, los cuales se realizan de forma individual por los estudiantes de esta carrera para optar por el título de Bachillerato en Ingeniería Eléctrica. En tal sentido, se analizaron las siguientes variables: a) número de proyectos por quinquenio, b) áreas temáticas, c) número de páginas por documento, d) género de los autores. Se obtuvo un total de 938 documentos, utilizando la información contenida en las bases de datos del Sistema de Bibliotecas, Documentación e Información de la Universidad de Costa Rica. Los resultados se discutieron en términos de la evolución de las variables y temáticas a lo largo de los veinte años del período estudiado. Entre los hallazgos se encuentran la mayor participación de las mujeres y la reducción del tamaño de los documentos en años recientes, así como la constante actualización de las temáticas. Estos resultados son un reflejo de los intereses y áreas activas de esta carrera, por lo que los resultados pueden constituir un indicador de la evolución de la disciplina de Ingeniería Eléctrica en la institución.The purpose of this research was to perform a bibliometric analysis of undergraduate graduation projects at the School of Electrical Engineering of the University of Costa Rica, between the years 1999 and 2018. The main interest is to perform a descriptive analysis of the temporal distribution and thematic areas of these documents, which are carried out individually by the students of this career to opt for the Bachelor’s Degree in Electrical Engineering. To perform the analysis, the following variables were obtained: a) number of projects per quinquennium, b) thematic areas, c) number of pages per document, d) gender of the authors. In total, 938 documents were analyzed, using the information contained in the databases of the SIBDI system of the University of Costa Rica. The results were discussed in terms of the evolution of the variables and themes throughout the twenty years of the period studied. Among the findings are the greater participation of women in recent years, the reduction of the size of the documents, and the constant updating of the themes. These results reflect the interests and active areas of this career, so the results can be an indicator of the evolution of the Electrical Engineering discipline in the institution.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

Inteligencia Artificial en la Creación Musical

Se presenta el desarrollo de las técnicas de inteligencia artificial en procesos de creación musical, tanto para el apoyo de creación de obras a los compositores, como en proyectos que pretenden automatizar todo el proceso. Las perspectivas que abre la utilización de estas técnicas tienen implicaciones importantes e invitan a una reflexión sobre sus alcances y su éticaUCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

State of the art of predicting Electrical Engineering variables based on artificial intelligence

Existe una gran cantidad de sistemas que se estudian y desarrollan en el campo de la Ingeniería Eléctrica en los que se realizan análisis que tienen como uno de sus fines principales la predicción de sus variables, tanto para procesos de planificación como de toma de decisiones. Con el advenimiento de la Inteligencia Artificial, se ha observado cómo distintas técnicas relacionadas con el aprendizaje automático y la optimización se han incorporado a estas tareas de predicción, con las cuales se obtienen generalmente mejores resultados en los valores estimados que aquellos generados a partir de técnicas más tradicionales. La presente investigación tiene como objetivo realizar una revisión de lo publicado sobre predicciones de variables en sistemas de Ingeniería Eléctrica en las bases de datos EBSCO, SciELO, RedAlyc, Springer Link, IEEE Xplorer, y Google Académico, a partir de una delimitación temporal y de palabras clave del área. A partir del análisis de la literatura se obtuvo la tendencia sobre el tema a partir de los años más productivos, áreas de impacto e idiomas más frecuentes. Se observó que los estudios desarrollados han crecido en años recientes, y que las áreas de mayor impacto, de acuerdo con el número de publicaciones y de citas son la predicción del consumo y producción de energía eléctrica, y las variables relacionadas con energías renovables.In many systems that are studied and developed in the field of Electrical Engineering, analyzes are carried out that have as one of their main purposes the prediction of their variables, both for planning and decision-making processes. With the advent of Artificial Intelligence, it has been observed how different techniques related to machine learning and optimization have been incorporated into these prediction tasks. Those new techniques generally obtained better results in the estimation of values than those generated from more traditional techniques. The objective of this research is to review what has been published on predictions of variables in Electrical Engineering systems in the databases EBSCO, SciELO, RedAlyc, Springer Link, IEEE Xplorer, and Google Scholar, given specific temporal and keyworks delimitations for the area. From the analysis of the literature, the trend on the subject was obtained from the most productive years, areas of impact, and most frequent languages. It was observed that the studies developed have grown in recent years and that the areas of greatest impact, according to the number of publications and citations, are the prediction of electricity consumption and production, and the variables related to renewable energy.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric