Escritura Científico-Técnica en Laboratorios de electrónica

Este documento describe al alumno de LSED las características principales que debe poseer un buen documento técnico (como la memoria de unas prácticas de laboratorio): objetividad, precisión, claridad, concisión, variedad y convicción. Proporciona normas prácticas con ejemplos que orienten al alumno a la hora de dotar a su escrito de un formato, un estilo y un contenido adecuados. También comenta las partes de que debe constar un informe (desde la portada hasta los apéndices, pasando por el modelo teórico o las conclusiones). Igualmente señala los detalles particulares que caracterizan a una memoria de laboratorio, donde se sugiere destacar los aspectos profesionales más que los docentes. El correo electrónico se está convirtiendo en un medio de comunicación escrita de gran importancia y el documento incluye consejos en cuanto al formato, normas de uso y contenido, que resultarán muy útiles en un ambiente profesional. Finalmente se incluyen un apéndice con diversos ejemplos comentados sobre errores de estilo y contenido similares a los que se pueden encontrar en las memorias de laboratorio

Speaker Diarization Based on Intensity Channel Contribution

The time delay of arrival (TDOA) between multiple microphones has been used since 2006 as a source of information (localization) to complement the spectral features for speaker diarization. In this paper, we propose a new localization feature, the intensity channel contribution (ICC) based on the relative energy of the signal arriving at each channel compared to the sum of the energy of all the channels. We have demonstrated that by joining the ICC features and the TDOA features, the robustness of the localization features is improved and that the diarization error rate (DER) of the complete system (using localization and spectral features) has been reduced. By using this new localization feature, we have been able to achieve a 5.2% DER relative improvement in our development data, a 3.6% DER relative improvement in the RT07 evaluation data and a 7.9% DER relative improvement in the last year's RT09 evaluation data

An auditory saliency pooling-based LSTM model for speech intelligibility classification

This article belongs to the Section Computer and Engineering Science and Symmetry/Asymmetry.Speech intelligibility is a crucial element in oral communication that can be influenced by multiple elements, such as noise, channel characteristics, or speech disorders. In this paper, we address the task of speech intelligibility classification (SIC) in this last circumstance. Taking our previous works, a SIC system based on an attentional long short-term memory (LSTM) network, as a starting point, we deal with the problem of the inadequate learning of the attention weights due to training data scarcity. For overcoming this issue, the main contribution of this paper is a novel type of weighted pooling (WP) mechanism, called saliency pooling where the WP weights are not automatically learned during the training process of the network, but are obtained from an external source of information, the Kalinli’s auditory saliency model. In this way, it is intended to take advantage of the apparent symmetry between the human auditory attention mechanism and the attentional models integrated into deep learning networks. The developed systems are assessed on the UA-speech dataset that comprises speech uttered by subjects with several dysarthria levels. Results show that all the systems with saliency pooling significantly outperform a reference support vector machine (SVM)-based system and LSTM-based systems with mean pooling and attention pooling, suggesting that Kalinli’s saliency can be successfully incorporated into the LSTM architecture as an external cue for the estimation of the speech intelligibility level.The work leading to these results has been supported by the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness through TEC2017-84395-P (MINECO) and TEC2017-84593-C2-1-R (MINECO) projects (AEI/FEDER, UE), and the Universidad Carlos III de Madrid under Strategic Action 2018/00071/001

On combining acoustic and modulation spectrograms in an attention LSTM-based system for speech intelligibility level classification

Speech intelligibility can be affected by multiple factors, such as noisy environments, channel distortions or physiological issues. In this work, we deal with the problem of automatic prediction of the speech intelligibility level in this latter case. Starting from our previous work, a non-intrusive system based on LSTM networks with attention mechanism designed for this task, we present two main contributions. In the first one, it is proposed the use of per-frame modulation spectrograms as input features, instead of compact representations derived from them that discard important temporal information. In the second one, two different strategies for the combination of per-frame acoustic log-mel and modulation spectrograms into the LSTM framework are explored: at decision level or late fusion and at utterance level or Weighted-Pooling (WP) fusion. The proposed models are evaluated with the UA-Speech database that contains dysarthric speech with different degrees of severity. On the one hand, results show that attentional LSTM networks are able to adequately modeling the modulation spectrograms sequences producing similar classification rates as in the case of log-mel spectrograms. On the other hand, both combination strategies, late and WP fusion, outperform the single-feature systems, suggesting that per-frame log-mel and modulation spectrograms carry complementary information for the task of speech intelligibility prediction, than can be effectively exploited by the LSTM-based architectures, being the system with the WP fusion strategy and Attention-Pooling the one that achieves best results.The work leading to these results has been partly supported by the Spanish Government-MinECo under Projects TEC2017-84395-P and TEC2017-84593-C2-1-R.Publicad

Detecting deception from gaze and speech using a multimodal attention LSTM-based framework

This article belongs to the Special Issue Computational Trust and Reputation Models.The automatic detection of deceptive behaviors has recently attracted the attention of the research community due to the variety of areas where it can play a crucial role, such as security or criminology. This work is focused on the development of an automatic deception detection system based on gaze and speech features. The first contribution of our research on this topic is the use of attention Long Short-Term Memory (LSTM) networks for single-modal systems with frame-level features as input. In the second contribution, we propose a multimodal system that combines the gaze and speech modalities into the LSTM architecture using two different combination strategies: Late Fusion and Attention-Pooling Fusion. The proposed models are evaluated over the Bag-of-Lies dataset, a multimodal database recorded in real conditions. On the one hand, results show that attentional LSTM networks are able to adequately model the gaze and speech feature sequences, outperforming a reference Support Vector Machine (SVM)-based system with compact features. On the other hand, both combination strategies produce better results than the single-modal systems and the multimodal reference system, suggesting that gaze and speech modalities carry complementary information for the task of deception detection that can be effectively exploited by using LSTMsThis research was partly funded by the Spanish Government-MinECo under Projects TEC2017-84395-P and TEC2017-84593-C2-1-R and Comunidad de Madrid and Universidad Carlos III de Madrid under Project SHARON-CM-UC3M

Histogram Equalization-Based Features for Speech, Music, and Song Discrimination

In this letter, we present a new class of segment-based features for speech, music and song discrimination. These features, called PHEQ (Polynomial-Fit Histogram Equalization), are derived from the nonlinear relationship between the short-term feature distributions computed at segment level and a reference distribution. Results show that PHEQ characteristics outperform short-term features such as Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) and conventional segment-based ones such as MFCC mean and variance. Furthermore, the combination of short-term and PHEQ features significantly improves the performance of the whole system

A Comparison of Open-Source Segmentation Architectures for Dealing with Imperfect Data from the Media in Speech Synthesis

Proceedings of: 15th Annual Conference of the International Speech Communication Association. Singapore, September 14-18, 2014.Traditional Text-To-Speech (TTS) systems have been developed using especially-designed non-expressive scripted recordings. In order to develop a new generation of expressive TTS systems in the Simple4All project, real recordings from the media should be used for training new voices with a whole new range of speaking styles. However, for processing this more spontaneous material, the new systems must be able to deal with imperfect data (multi-speaker recordings, background and fore-ground music and noise), filtering out low-quality audio segments and creating mono-speaker clusters. In this paper we compare several architectures for combining speaker diarization and music and noise detection which improve the precision and overall quality of the segmentation.This work has been carried out during the research stay of A. Gallardo-Antolín and J. M. Montero at the Centre for Speech Technology Research (CSTR), University of Edinburgh, supported by the Spanish Ministry of Education, Culture and Sports under the National Program of Human Resources Mobility from the I+D+i 2008-2011 National Program, extended by agreement of the Council of Ministers in October 7th, 2011. The work leading to these results has received funding from the European Union under grant agreement No 287678. It has also been supported by EPSRC Programme Grant grant, no. EP/I031022/1 (Natural Speech Technology, NST) and Spanish Government grants TEC2011-26807 and DPI2010-21247-C02-02.Publicad

In memoriam: Ana Goy (1966-2022)

Obituary in memory of Ana Goy, Professor of the University of Santiago de CompostelaObituario dedicado a Ana Goy, Catedrática de la Universidade de Santiago de Compostel

Estrategias para la mejora de la naturalidad y la incorporación de variedad emocional a la conversión texto a voz en castellano

En esta Tesis se abordan tres subproblemas relacionados con la variedad y la naturalidad en la conversión texto habla en castellano: el procesado lingüístico orientado a prosodia, el modelado de la frecuencia fundamental en un dominio restringido y el análisis, modelado y conversión texto a voz con emociones. El capítulo del estado de la cuestión recoge con detalle los principales progresos en cada módulo de un conversor. El primer apartado destacable está dedicado al análisis gramatical y sintáctico, cubriendo las técnicas de normalización del texto, los corpora anotados, las bases de datos léxicas disponibles en castellano, las técnicas de desambiguación contextual y de análisis sintáctico y los sistemas disponibles en castellano. En cuanto al modelado prosódico, se tratan los modelos empleados tanto para la frecuencia fundamental como el ritmo, las duraciones y el pausado, las principales escuelas de análisis de la curva de frecuencia fundamental y las técnicas avanzadas de diseño de las bases de datos. En el apartado dedicado a la voz emotiva se describen y comentan los principales sistemas internacionales desarrollados y las bases de datos disponibles. Como en general la síntesis por formantes ha dominado este campo, se describe esta técnica, para finalizar con una revisión de las alternativas de evaluación empleadas en síntesis de voz con emociones. En el capítulo dedicado a las investigaciones en procesado lingüístico del texto se comienza describiendo en detalle los corpora empleado en la experimentación, tanto en normalización como en etiquetado. La técnica desarrollada en normalización emplea reglas de experto, con muy buenos resultados tanto en precisión como en cobertura, destacando el empleo de reglas de silabicación para la detección precisa de palabras extranjeras. Al afrontar la desambiguación gramatical, se comparan tres técnicas: reglas de experto, aprendizaje automático de reglas y modelado estocástico, obteniéndose los mejores resultados con esta última técnica, debido a su capacidad de procesar más adecuadamente textos fuera del dominio de entrenamiento. Finalmente se aborda el análisis sintáctico por medio de gramática de contexto libre como un proceso en dos fases:, una primera sintagmática y una segunda relacional básica, a fin de maximizar la cobertura del análisis. Para la resolución de las ambigüedades que nos permiten alcanzar gran cobertura se adapta el principio de mínima longitud de descripción con notables resultados. Las gramáticas desarrolladas se encuentran comentadas y ejemplificadas en un apéndice. Para el modelado de F0 en un dominio restringido se emplean perceptrones multicapa. En una primera etapa se describe y evalúa una nueva técnica de diseño de base de datos basada en un algoritmo voraz moderado mediante subobjetivos intermedios. La exhaustiva experimentación con los diversos parámetros de predicción, la configuración de la red y las subdivisiones de la base de datos ocupa la mayor parte del capítulo, destacando la aportación de un parámetro específico del dominio restringido (el número de la frase portadora del texto que sintetizar) junto a otros más clásicos (acentuación, tipo de grupo fónico y posición en el mismo). El capítulo dedicado a la voz emotiva comienza detallando el proceso de creación de una nueva voz castellana masculina en síntesis por formantes con modelo mejorado de fuente (reglas y metodología), evaluando las posibilidades de personalización de voz que ofrece. Para trabajar con voz con emociones se diseña, graba y etiqueta una base de datos de voz en la que un actor simula tristeza, alegría, sorpresa, enfado y también una voz neutra. Por medio de técnicas paramétricas (modelo de picos y valles en tono, y multiplicativo en las duraciones) se analiza prosódicamente la base de datos y se establece una primera caracterización de la voz en las distintas emociones. Empleando como base la voz personalizable se desarrolla el sistema completo de conversión texto a voz con emociones y se evalúa, destacando la rápida adaptación de los usuarios en cuanto a la identificación de la emoción expresada. Finalmente se experimenta con síntesis por concatenación y síntesis por copia, llegando a las siguientes conclusiones: la voz sorprendida se identifica prosódicamente, las características segmentales son las que caracterizan al enfado en frío; y, finalmente, la tristeza y la alegría son de naturaleza mixta

El papel de los líderes en la historia: una mirada desde el pensamiento de Fidel Castro Ruz / The Role of Leaders in History: a Look from the Thought of Fidel Castro Ruz

El artículo presenta un análisis del papel de los líderes en la historia y del concepto culto a la personalidad a partir de la interpretación que realiza el autor del pensamiento del Comandante en Jefe Fidel Castro Ruz, utilizando algunos textos muy importantes sobre este tema. Se presenta el problema del culto a la personalidad, en el socialismo, como una deformación del ideal socialista y se reflexiona sobre el rol del partido, las masas populares y el líder en la materialización de este fenómeno. Se ofrece un análisis de las cualidades que deben poseer los líderes revolucionarios, del problema de la institucionalización de los procesos de dirección en las revoluciones sociales y se ofrece un concepto del culto a la personalidad a través de una vinculación de la relación entre esta práctica y la autoridad. Se presenta una perspectiva de rol del Fidel en la conducción de la revolución. The article presents an analysis of the role of leaders in history and of the concept of cult of personality based on the interpretation of the author of the thought of Fidel Castro Ruz, using some very important texts on this subject. It presents the problem of the cult of personality in socialism as a deformation of the socialist ideal and reflects on the role of the party, the popular masses and the leader in the materialization of this phenomenon. It offers an analysis of the qualities that must be possessed by revolutionary leaders, the problem of the institutionalization of the processes of leadership in social revolutions and offers a concept of the cult of personality through a linkage of the relationship between this practice and the authority. It presents a perspective of role of the Fidel in the conduction of the revolution