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

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

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

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

Influence of transition cost in the segmentation stage of speaker diarization

In any speaker diarization system there is a segmentation phase and a clustering phase. Our system uses them in a single step in which segmentation and clustering are used iteratively until certain condition is met. In this paper we propose an improvement of the segmentation method that cancels a penalization that had been applied in previous works to any transition between speakers. We also study the performance when transitions between speakers are favoured instead of penalized. This last option achieves better results both for the development set (21.65 % relative speaker error improvementSER) and for the test set (4.60% relative speaker error improvement

New experiments on speaker diarization for unsupervised speaking style voice building for speech synthesis

El uso universal de síntesis de voz en diferentes aplicaciones requeriría un desarrollo sencillo de las nuevas voces con poca intervención manual. Teniendo en cuenta la cantidad de datos multimedia disponibles en Internet y los medios de comunicación, un objetivo interesante es el desarrollo de herramientas y métodos para construir automáticamente las voces de estilo de varios de ellos. En un trabajo anterior se esbozó una metodología para la construcción de este tipo de herramientas, y se presentaron experimentos preliminares con una base de datos multiestilo. En este artículo investigamos más a fondo esta tarea y proponemos varias mejoras basadas en la selección del número apropiado de hablantes iniciales, el uso o no de filtros de reducción de ruido, el uso de la F0 y el uso de un algoritmo de detección de música. Hemos demostrado que el mejor sistema usando un algoritmo de detección de música disminuye el error de precisión 22,36% relativo para el conjunto de desarrollo y 39,64% relativo para el montaje de ensayo en comparación con el sistema base, sin degradar el factor de mérito. La precisión media para el conjunto de prueba es 90.62% desde 76.18% para los reportajes de 99,93% para los informes meteorológicos

NEMO: Need-inspired Emotional Expressions within a Task-independent Framework

This paper presents the underlying algorithms of an emotion model within a task-independent framework. This model, called NEMO is a task independent model that integrates a module of needs for emotional expressions. We suggest that appraisals can be confined within various scopes of needs. In other words, the emotion framework allows control over appraisals based on a set of pre-defined levels of needs. This way, the agent is able to sort out his priorities, and express emotions according to his needs. The definitions of the needs and appraisals concepts along with their computations are presented to demonstrate their relations with the emotion generation mechanism in a multi-tasking environment of an autonomous emotive agent

Calculating classifier calibration performance with a custom modification of Weka

Calibration is often overlooked in machine-learning problem-solving approaches, even in situations where an accurate estimation of predicted probabilities, and not only a discrimination between classes, is critical for decision-making. One of the reasons is the lack of readily available open-source software packages which can easily calculate calibration metrics. In order to provide one such tool, we have developed a custom modification of the Weka data mining software, which implements the calculation of Hosmer-Lemeshow groups of risk and the Pearson chi-square statistic comparison between estimated and observed frequencies for binary problems. We provide calibration performance estimations with Logistic regression (LR), BayesNet, Naïve Bayes, artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), knearest neighbors (KNN), decision trees and Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction (RIPPER) models with six different datasets. Our experiments show that SVMs with RBF kernels exhibit the best results in terms of calibration, while decision trees, RIPPER and KNN are highly unlikely to produce well-calibrated models

UPM system for WMT 2012

This paper describes the UPM system for the Spanish-English translation task at the NAACL 2012 workshop on statistical machine translation. This system is based on Moses. We have used all available free corpora, cleaning and deleting some repetitions. In this paper, we also propose a technique for selecting the sentences for tuning the system. This technique is based on the similarity with the sentences to translate. With our approach, we improve the BLEU score from 28.37% to 28.57%. And as a result of the WMT12 challenge we have obtained a 31.80% BLEU with the 2012 test set. Finally, we explain different experiments that we have carried out after the competition

A web-based application for the management and evaluation of tutoring requests in PBL-based massive laboratories

One important steps in a successful project-based-learning methodology (PBL) is the process of providing the students with a convenient feedback that allows them to keep on developing their projects or to improve them. However, this task is more difficult in massive courses, especially when the project deadline is close. Besides, the continuous evaluation methodology makes necessary to find ways to objectively and continuously measure students' performance without increasing excessively instructors' work load. In order to alleviate these problems, we have developed a web service that allows students to request personal tutoring assistance during the laboratory sessions by specifying the kind of problem they have and the person who could help them to solve it. This service provides tools for the staff to manage the laboratory, for performing continuous evaluation for all students and for the student collaborators, and to prioritize tutoring according to the progress of the student's project. Additionally, the application provides objective metrics which can be used at the end of the subject during the evaluation process in order to support some students' final scores. Different usability statistics and the results of a subjective evaluation with more than 330 students confirm the success of the proposed application