A bioinspired spectro-temporal domain for sound denoising

The representation of sound signals at the cochlea and au- ditory cortical level has been studied as an alternative to classical anal- ysis methods. In this work, we put forward a recently proposed feature extraction method called approximate auditory cortical representation, based on an approximation to the statistics of discharge patterns at the primary auditory cortex. The approach here proposed estimates a non- negative sparse coding with a combined dictionary of atoms calculated from clean signal and noise. The denoising is carried out on noisy signals by the reconstruction of the signal discarding the atoms corresponding to the noise. Results on synthetic and real data show that the proposed method improves the quality of the signals, mainly under severe degra- dation. This communication corresponds to a journal paper published in 2015 in DSP (Elsevier).Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Desarrollo e implementación de un dispositivo de adquisición y almacenamiento de sonidos para ganadería de precisión

El monitoreo preciso de las actividades alimentarias de los rumiantes (rumia y pastoreo) es un importante indicador de su salud y bienestar. Un buen seguimiento en la dieta repercute de manera directa en la calidad y cantidad de la leche y carne producidas por el animal. En este trabajo se describe el desarrollo e implementación de un dispositivo de adquisición y almacenamiento de señales para el monitoreo de actividades alimentarias en ganado bovino. Dicho dispositivo tiene por objetivo captar los sonidos producidos por los animales durante su alimentación, sin interferir en su comportamiento normal y sin intervención del operador. El sistema propuesto consta de tres módulos: i) un módulo de adquisición y limpieza del sonido producido por el animal, ii) un módulo de compresión de la señal resultante, organización y almacenamiento de los datos y iii) un módulo de administración de la energía. El sistema fue diseñado para tener una autonomía de una semana y soportar las condiciones operacionales presentes en el campo de aplicación, como son la presencia de ruidos y condiciones climáticas adversas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

A bioinspired spectro-temporal domain for sound denoising

The representation of sound signals at the cochlea and au- ditory cortical level has been studied as an alternative to classical anal- ysis methods. In this work, we put forward a recently proposed feature extraction method called approximate auditory cortical representation, based on an approximation to the statistics of discharge patterns at the primary auditory cortex. The approach here proposed estimates a non- negative sparse coding with a combined dictionary of atoms calculated from clean signal and noise. The denoising is carried out on noisy signals by the reconstruction of the signal discarding the atoms corresponding to the noise. Results on synthetic and real data show that the proposed method improves the quality of the signals, mainly under severe degra- dation. This communication corresponds to a journal paper published in 2015 in DSP (Elsevier).Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Desarrollo e implementación de un dispositivo de adquisición y almacenamiento de sonidos para ganadería de precisión

El monitoreo preciso de las actividades alimentarias de los rumiantes (rumia y pastoreo) es un importante indicador de su salud y bienestar. Un buen seguimiento en la dieta repercute de manera directa en la calidad y cantidad de la leche y carne producidas por el animal. En este trabajo se describe el desarrollo e implementación de un dispositivo de adquisición y almacenamiento de señales para el monitoreo de actividades alimentarias en ganado bovino. Dicho dispositivo tiene por objetivo captar los sonidos producidos por los animales durante su alimentación, sin interferir en su comportamiento normal y sin intervención del operador. El sistema propuesto consta de tres módulos: i) un módulo de adquisición y limpieza del sonido producido por el animal, ii) un módulo de compresión de la señal resultante, organización y almacenamiento de los datos y iii) un módulo de administración de la energía. El sistema fue diseñado para tener una autonomía de una semana y soportar las condiciones operacionales presentes en el campo de aplicación, como son la presencia de ruidos y condiciones climáticas adversas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Algoritmo para el monitoreo acústico en tiempo real de la actividad alimenticia del ganado bovino

La evaluación tanto del comportamiento de pastoreo como de la ingesta de pasturas en rumiantes es una tarea compleja que puede ser llevada a cabo adecuadamente por medio de la detección, clasificación y medición precisa de eventos de pastoreo como: chews, bites y chewbites. Es bien conocido que el monitoreo acústico es uno de los mejores métodos para cuantificar y clasificar eventos ingestivos de la actividad alimenticia de rumiantes. Sin embargo, la mayoría de los métodos de análisis son complejos y costosos computacionalmente, además de difíciles de implementar. En este trabajo presentamos y evaluamos un novedoso sistema de análisis llamado Chew-Bite Real-Time Algorithm (CBRTA) que trabaja automáticamente en tiempo real para detectar y clasificar eventos ingestivos en vacas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Feature extraction based on bio-inspired model for robust emotion recognition

Emotional state identification is an important issue to achieve more natural speech interactive systems. Ideally, these systems should also be able to work in real environments in which generally exist some kind of noise. Several bio-inspired representations have been applied to artificial systems for speech processing under noise conditions. In this work, an auditory signal representation is used to obtain a novel bio-inspired set of features for emotional speech signals. These characteristics, together with other spectral and prosodic features, are used for emotion recognition under noise conditions. Neural models were trained as classifiers and results were compared to the well-known mel-frequency cepstral coefficients. Results show that using the proposed representations, it is possible to significantly improve the robustness of an emotion recognition system. The results were also validated in a speaker independent scheme and with two emotional speech corpora.Fil: Albornoz, Enrique Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin