Adaptive modeling and high quality spectral estimation for speech enhancement

In this work an adaptive modeling and spectral estimation scheme based on a dual Discrete Kalman Filtering (DKF) is proposed for speech enhancement. Both speech and noise signals are modeled by an autoregressive structure which provides an underlying time frame dependency and improves time-frequency resolution. The model parameters are arranged to obtain a combined state-space model and are also used to calculate instantaneous power spectral density estimates. The speech enhancement is performed by a dual discrete Kalman filter that simultaneously gives estimates for the models and the signals. This approach is particularly useful as a pre-processing module for parametric based speech recognition systems that rely on spectral time dependent models. The system performance has been evaluated by a set of human listeners and by spectral distances. In both cases the use of this pre-processing module has led to improved results.

Adaptive filtering for high quality HMM based speech synthesis

In this work an adaptive filtering scheme based on a dual Discrete Kalman Filtering (DKF) is proposed for Hidden Markov Model (HMM) based speech synthesis quality enhancement. The objective is to improve signal smoothness across HMMs and their related states and to reduce artifacts due to acoustic model's limitations. Both speech and artifacts are modelled by an autoregressive structure which provides an underlying time frame dependency and improves time-frequency resolution. Themodel parameters are arranged to obtain a combined state-space model and are also used to calculate instantaneous power spectral density estimates. The quality enhancement is performed by a dual discrete Kalman filter that simultaneously gives estimates for the models and the signals. The system's performance has been evaluated using mean opinion score tests and the proposed technique has led to improved results.

Análise da sonolência na condução rodoviária a partir de sinais EEG

A Sociedade Europeia de Pesquisa do Sono realizou muito recentemente um estudo, onde mostrou que a prevalência média de adormecimento ao volante nos últimos 2 anos foi de 17%. Além disto, tem sido provado por todo o mundo que a sonolência durante a condução é uma das principais causas de acidentes de trânsito. Torna-se assim conveniente, o desenvolvimento de sistemas que analisem a suscetibilidade de um determinado condutor para adormecer no trânsito, bem como de ferramentas que monitorem em tempo real o estado físico e mental do condutor, para alertarem nos momentos críticos. Apesar do estudo do sono se ter iniciado há vários anos, a maioria das investigações focaram-se no ciclo normal do sono, estudando os indivíduos de forma relaxada e de olhos fechados. Só mais recentemente, têm surgido os estudos que se focam nas situações de sonolência em atividade, como _e o caso da condução. Uma grande parte Dos estudos da sonolência em condução têm utilizado a eletroencefalografia (EEG), de forma a perceber se existem alterações nas diferentes bandas de frequência desta, que possam indicar o estado de sonolência do condutor. Além disso, a evolução da sonolência a partir de alterações no piscar dos olhos (que podem ser vistas nos sinais EEG) também tem sido alvo de grande pesquisa, tendo vindo a revelar resultados bastante promissores. Neste contexto e em parceria com a empresa HealthyRoad, esta tese está integrada no projeto HealthyDrive, que visa o desenvolvimento de um sistema de alerta e deteção de sinais de fadiga e sonolência nos condutores de veículos automóveis. A contribuição desta tese no projeto prendeu-se com o estudo da sonolência dos indivíduos em condução a partir de sinais EEG, para desta forma investigar possíveis indicadores dos diferentes níveis desta que possam ser utilizados pela empresa no projeto. Foram recolhidos e analisados 17 sinais EEG de indivíduos em simulação de condução. Além disso foram desenvolvidos dois métodos de análise destes sinais: O primeiro para a deteção e análise dos piscar de olhos a partir de EEG, o segundo para análise do espetro de potência. Ambos os métodos foram utilizados para analisar os sinais recolhidos e investigar que tipo de relação existe entre a sonolência do condutor e as alterações nos piscares dos olhos, bem como as alterações do espetro do EEG. Os resultados mostraram uma correlação entre a duração do piscar de olhos e a sonolência do condutor. Com o aumento da sonolência velicou-se um aumento da duração do piscar, desencadeado principalmente pelo aumento na duração de fecho, que chegou aos 51.2%. Em relação ao espectro de potência, os resultados sugerem que a potência relativa de todas as bandas analisadas fornecem informações relevantes sobre a sonolência do condutor. Além disso, o parâmetro (_+_)/_ demostrou estar relacionado com variações da sonolência, diminuindo com o seu avanço e aumentando significativamente (111%) no instante em que os condutores adormeceram.

Associação entre o nível de actividade física e o refluxo venoso dos membros inferiores

Objectivo: Verificar a associação entre o nível de actividade física e o refluxo venoso dos membros inferiores e a existência de um nível profilático. Métodos: A 49 estudantes, aplicouse o Questionário Internacional Actividade Física, avaliou-se o refluxo venoso pelo ecodoppler e a resistência do tricípite sural por um teste de fadiga local. Resultados: O nível de actividade física e o refluxo venoso dos membros inferiores estão associados (p=0,013). Estudantes com menores índices físicos apresentaram piores resultados. Conclusão: O nível de actividade física e o refluxo venoso estão associados. Não foi possível inferir acerca do nível de actividade física mais adequado.