Grupo de investigación Applied Signal Processing

Grupo de investigaciónGrupo de investigación

Applied Signal ProcessingApplied Signal Processing



Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Escuela Politécnica Superior

Para ver esta película, debedisponer de QuickTime™ y de

un descompresor Sorenson Video.

Universidad de Alcalá

2Applied Signal Processing Group Universidad de Alcalá /14

Grupo ASP (Applied Signal Processing)Grupo ASP (Applied Signal Processing)

2

Grupo de Investigación en Aplicaciones de Procesado de la Señal.

Dpto. Teoría de la Señal y Comunicaciones, Universidad de Alcalá.

Experiencia en reconocimiento, clasificación y detección mediante técnicas estadísticas y de inteligencia artificial en múltiples aplicaciones:

Clasificación de entornos acústicos.

Reconocimiento de emociones a través del habla.

Clasificación de blancos radar

Experiencia en separación y localización sonora en distintos escenarios:

Audífonos digitales binaurales

Arrays de micrófonos

El grupo de investigación

Grupo de investigaciónÁreas de Trabajo

Puntos de Encuentro


Grupo ASP (Applied Signal Processing)Grupo ASP (Applied Signal Processing)

3

Profesores

Manuel Rosa Zurera, Roberto Gil Pita, Manuel Utrilla Manso, Roberto Jiménez Martínez, Joaquín Garín Ciriza

Investigador Posdoctoral

Lorena Álvarez Pérez

Estudiantes de doctorado

David Ayllón Álvarez, Cosme Llerena Aguilar, Inma Mohíno

Estudiantes

Hector Sánchez Hevia, Guillermo Ramos Auñón

El grupo de investigación


Puntos de Encuentro


Áreas de trabajoÁreas de trabajo


Puntos de Encuentro

4

IntroducciónAudífonos digitalesArrays de micrófonosAplicaciones audiológicas en smartphones

Audífonos digitales

Mejora de la calidad de la voz

Separación en tiempo real con sistemas binaurales

Arrays de micrófonos

Implementación y diseño eficiente de arrays convencionales

Arrays con micrófonos inalámbricos

Aplicaciones audiológicas en smartphones

Detección de emociones/estrés en tiempo real

Localización acústica usando redes de smartphones


un descompresor Sorenson Video.


Audífonos digitalesAudífonos digitales

5

Dispositivos de ayuda para personas con deficiencias auditivas

Procesado digital de la señal para el acondicionamiento de los sonidos a las pérdidas auditivas del usuario


Puntos de Encuentro



Líneas de investigación con audífonosLíneas de investigación con audífonos

7

Mejora de la calidad de la voz en audífonos

Clasificación de entornos acústicos

Sistemas de separación voz/ruido monocanal

Sistemas de separación basados en sistemas binaurales

Implementación de comunicaciones eficientes: cuantificación de parámetros

Alineamiento de tramas y sincronismo de frecuencias de muestreo


Puntos de Encuentro



Líneas de investigación con audífonosLíneas de investigación con audífonos

9

FUENTE DE

RUIDO 1

FUENTE DE

RUIDO 1

FUENTE DE

VOZ

FUENTE DE

VOZ

FUENTE DE

RUIDO 3

FUENTE DE

RUIDO 3

FUENTE DERUIDO 2

FUENTE DERUIDO 2

SEPARADOR L

SEPARADOR L

SEPARADOR R

SEPARADOR R

VOZVOZ

RUIDOSRUIDOS

VOZVOZ

RUIDOSRUIDOS

REMEZCLADORREMEZCLADOR REMEZCLADORREMEZCLADOR


Puntos de Encuentro


12

Applied Signal Processing Group Universidad de Alcalá /14

Arrays de micrófonosArrays de micrófonos

12

Un número de fuentes sonoras son grabadas por un conjunto de sensores (micrófonos).

El objetivo es separar la fuente de interés (generalmente una fuente de voz) del resto de fuentes sonoras (ruido, interferencias, etc.).

Procesado en array y separación ciega de fuente


Puntos de Encuentro


13


Líneas de investigación en arrays de micrófonosLíneas de investigación en arrays de micrófonos

13

Desarrollo de nuevos algoritmos enfocados al caso más difícil de resolver: infradeterminado.

Implementación en tiempo real de sistemas de gran escala

Micrófonos PDM

Cámaras acústicas y sistemas holográficos

Algoritmos de separación para sistemas de gran escala

Implementación de sistemas con micrófonos inalámbricos

Diseño de unidad sensor+procesador

Alineamiento y sincronismo de las señales


Puntos de Encuentro


14


Algoritmos de alineamientoAlgoritmos de alineamiento

14

Mejoran muy notablemente el funcionamiento de etapas posteriores de beamforming y separación ciega

Aproximación clásica: algoritmos basados en correlaciones cruzadas

Muy elevado coste computacional

Error relativo medio-alto

Aproximación propuesta: empleo de un número reducido de muestras de la STFT

Coste computacional reducido

Error relativo menor


Puntos de Encuentro



un descompresor .

15


Aplicaciones audiológicas en smartphonesAplicaciones audiológicas en smartphones

15

Sistemas portables con alta capacidad computacional y alto grado de nivel de comunicaciones

• Aplicaciones audiológicas en smartphones

Detección de emociones/estrés en tiempo real

Localización acústica usando redes de smartphones


Puntos de Encuentro


16


Detección de emociones/estrésDetección de emociones/estrés

16

Los soldados llevan sistemas de sensores que miden diferentes señales fisiológicas y

otro dispositivo, incluida la voz.

La información es transmitida a un sistema

de comunicaciones central

Esta consola monitoriza de forma constante las señales fisiológicas y de voz y, con esta información, detecta el

nivel de estrés

4

1

2

3

En función de la información proporcionada, el mando toma la

decisión más adecuada para la misión y la actividad

Diseñar un sistema para la detección “online” del nivel de estrés


Puntos de Encuentro


17


Localización acústica usando smartphonesLocalización acústica usando smartphones

Diseño de “alertadores” acústicos

Aplicaciones militares

Aplicaciones de vigilancia

Puntos clave

Sincronozación de los dispositivos móviles

Geolocalización diferencial mediante GPS

Detección y clasificación de eventos sonoros

17


Puntos de Encuentro


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