European legislation and implementation measures in the management of construction and demolition waste.

The intense activity in the construction sector during the last decade has generated huge volumes of construction and demolition (C&D) waste. In average, Europe has generated around 890 million tonnes of construction and demolition waste per year. Although now the activity has entered in a phase of decline, due to the change of the economic cycle, we don’t have to forget all the problems caused by such waste, or rather, by their management which is still far from achieving the overall target of 70% for C&D waste --excludes soil and stones not containing dangerous substances-- should be recycled in the EU Countries by 2020 (Waste Framework Directive). But in fact, the reality is that only 50% of the C&D waste generated in EU is recycled and 40% of it corresponds to the recycling of soil and stones not containing dangerous substances. Aware of this situation, the European Countries are implementing national policies as well as different measures to prevent the waste that can be avoidable and to promote measures to increase recycling and recovering. In this aspect, this article gives an overview of the amount of C&D waste generated in European countries, as well as the amount of this waste that is being recycled and the different measures that European countries have applied to solve this situation.

Cibercrimen y ciberterrorismo : ¿exageración mediática o realidad?

La expansión de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) ha traído muchas ventajas, pero también algunos peligros. Son frecuentes hoy en día las noticias sobre delitos relacionados con las TIC. Se usa a menudo el término cibercrimen y el de ciberterrorismo pero, ¿realmente son una amenaza para la sociedad?. Este trabajo realiza un análisis del cibercrimen y el ciberterrorismo. Para ello se hace un estudio en profundidad desde distintos puntos de vista. En primer lugar se analizan varios aspectos básicos de la materia: el contexto en el que se desarrollan estas actividades, el ciberespacio y sus características, las ventajas que tiene el cibercrimen respecto a la delincuencia tradicional, características y ejemplos de ciberterrorismo y la importancia de la protección de las infraestructuras críticas. Luego se realiza un estudio del mundo del cibercrimen, en el cual se muestran los distintos tipos de cibercriminales, los actos delictivos, herramientas y técnicas más habituales usadas por el cibercrimen, la web profunda y la criptomoneda; se indican asimismo varios de los grupos criminales más conocidos y algunas de sus acciones, y se realiza un estudio de las consecuencias económicas del cibercrimen. Finalmente se hace un repaso a los medios legales que distintos países y organizaciones han establecido para combatir estos hechos delictivos. Para ello se analizan estrategias de seguridad de distinto tipo aprobadas en multitud de países de todo el mundo y los grupos operativos de respuesta (tanto los de tipo policial como los CSIRT/CERT), además de la legislación publicada para poder perseguir el cibercrimen y el ciberterrorismo, con especial atención a la legislación española. De esta manera, tras la lectura de este Proyecto se puede tener una visión global completa del mundo de la ciberdelincuencia y el ciberterrorismo. ABSTRACT. The expansion of Information and Communications Technology (ITC) has brought many benefits, but also some dangers. It is very usual nowadays to see news about ITC-related crimes. Terms like cyber crime and cyber terrorism are usually used but, are they really a big threat for our society?. This work analyzes cyber crime and cyber terrorism. To achieve it, a deep research under different points of view is made. First, basic aspects of the topic are analyzed: the context where these activities are carried out, cyber space and its features, benefits for cyber criminals with respect to traditional crime, characteristics and relevant examples of cyber terrorism, and importance of critical infrastructures protection. Then, a study about the world of cyber crime is made, analyzing the typology of different kinds of cyber criminals, the most common criminal acts, tools and techniques used by cyber crime, and the deep web and cryptocurrency. Some of the most known criminal groups and their activities are also explored, and the economic consequences of cyber crime are assessed. Finally, there is a review of the legal means used by countries and organizations to fight against these unlawful acts; this includes the analysis of several types of security strategies approved by countries all around the world, operational response groups (including law enforcement and CSIRT/CERT) and legislation to fight cyber crime and cyber terrorism, with special emphasis on Spanish legal rules. This way, a global, complete view of the world around cyber crime and cyber terrorism can be obtained after reading this work.

La censura del tema deportivo en la prensa durante la posguerra española (1939-1945)

La presente tesis doctoral pretende arrojar nueva luz sobre la utilización de la prensa durante los primeros años del franquismo. En concreto, el objetivo ha sido estudiar la censura del tema deportivo dentro del sistema censorio de los primeros años de posguerra civil en España, una área no estudiada hasta hoy y que entendemos fundamental para entender el desarrollo del deporte durante el llamado primer franquismo. Para ello, se estudiaron de manera pormenorizada los actores principales y los pasos básicos del proceso de censura; los métodos utilizados, tanto materiales como personales, para hacer efectiva ésta; y, por último, sus manifestaciones reales en el ámbito de la información deportiva: qué se censuró, por parte de quién, de qué forma y por qué motivos. De este modo, pretendemos llenar una de las lagunas de investigación que aún quedan dentro del estudio de la censura de prensa durante el franquismo. La metodología utilizada es la técnica historiográfica. Basado en el análisis crítico y en la interpretación de fuentes primarias, dicho método trata de establecer marcos históricos de referencia a través del estudio pormenorizado de las circunstancias del pasado. Ello implica una estructura algo distinta a la de las tesis doctorales de otras áreas de estudio puesto que, exceptuando la introducción, toda la tesis es la exposición de los resultados de la investigación llevada a cabo. Se ha utilizado cuantiosa documentación de los archivos General de la Administracion (Alcalá de Henares) y Centrale dello Stato (Roma) no manejada anteriormente por ningún investigador. La prensa periódica de la época y la legislación que afecta a nuestro tema de estudio también han sido ampliamente investigadas, tanto en el contexto español como en el italiano. Nuestra investigación arroja los siguientes resultados. Efectivamente, existió censura de prensa en el tema deportivo en las siguientes temáticas fundamentales: cuestiones económicas, autoridades y jerarquías, uso del lenguaje y comportamiento de los deportistas. En la mayor parte de los casos, la censura se ejerce en la información deportiva por razones ajenas al propio deporte. No se puede afirmar que existan diferencias en el tratamiento general entre medios de la Prensa del Movimiento y otros de titularidad privada o eclesiástica, si bien la aplicación de la censura no fue homogénea sino arbitraria en muchos casos. El sistema de censura de prensa español del primer franquismo toma la mayoría de sus rasgos del modelo fascista italiano, aunque tiene alguna característica propia como la censura previa y el catolicismo imperante. ABSTRACT This doctoral thesis aims to shed light on the use of press during the first years of francoism. The particular objective was to study the censorship of the sport topic into the general system of censorship carried out after the Spanish Civil War. It is a subject comparatively understudied to date but a key aspect to understand the development of sport during the so called early francoism. To this end, an in-depth study was made on key actors, main steps of censorship process, human and material methods used to ensure its effectiveness, and the actual manifestations in sports information area: what was censored, by whom, how and why. This should ensure us to fill the historiographical gap within the research on Francoʼs press censorship. Methodology used was historiographic research. It is based on critical analysis and interpretation of primary sources and seeks to establish historical reference frameworks tracing back the past in detail. It determines a different doctoral thesis structure in some aspects. Except the introduction, the whole document is the report and explanation of the results of research. A large amount of unexplored documents from the Archivo General de la Administración (Alcalá de Henares, Spain) and the Archivio Centrale dello Stato (Rome, Italy) has been used. The press of the period and legislation about our topic have also been analysed in detail both in Spain and Italy. Our research states these results. We can affirm that press censorship actually existed on sports topic in these thematic priorities: economical issues, authorities and hierarchies, use of language and sportsmen behaviours. In most cases, the censorship of sports information is exercised for reasons unconnected to sport. It cannot be concluded that general differences were applied in press censorship between State-owned media and private or church media although its implementation was non-uniform and arbitrary in many cases. The system of press censorship in Spain during the early francoism is clearly inspired by fascist Italy system copying most of its features although Spain had a few specific characteristics like prior censorship and catholicism.

Tecnología y equipos para redes ultrarrápidas

Este proyecto de fin de carrera se realiza bajo la supervisión y aprobación de la empresa BT S.A.U. Este documento pretende ser un manual básico para dar a conocer al lector los elementos, herramientas y procedimientos para llevar a cabo un proyecto de tendido de fibra óptica en España. Se compone de 5 temas cuyos contenidos paso a resumir a continuación. Tema 1. En él, se muestra una explicación a las redes de acceso y las distintas topologías FTTx necesarias para llegar al cliente, además de las tecnologías y elementos utilizados para su conexión. Tema 2. Se explicará la regulación española para el tendido de redes de acceso necesarios como son la Regulación OBA, coubicación en las centrales de Telefónica, y la Regulación MARCO, compartición de la infraestructura de Telefónica con otros operadores. Tema 3. Aquí se explica la herramienta NEON, necesaria para la “comunicación” con Telefónica para las peticiones de la compartición de su infraestructura y un apartado para la legislación municipal para el despliegue de redes de fibra. Tema 4. Expondremos el procedimiento de trabajo en campo. Hablaremos de los procedimientos del tendido de cable, las obras civiles, y finalmente las medidas para comprobar el enlace. Tema 5. Explicaremos un ejemplo de despliegue real, desde la viabilidad hasta finalmente el tendido. Tema 6. Por último, expondré mis conclusiones y trabajos futuros. Este proyecto está orientado desde un punto de vista de la infraestructura (Capa Física, Modelo OSI). ABSTRACT. This thesis project is carried out under the supervision and approval of the company BT S.A.U. This document is intended as a basic manual to expose the reader items, tools, and procedures to carry out a deployment of optical fiber project in Spain. It is composed of 5 topics whose contents I summarize below. Topic 1. In it, shows an explanation to access networks and different topologies FTTx necessary to reach the customer, as well as technologies and elements used for connection. Topic 2. In this topic will be explained the Spanish regulation for the access networks needed such as the regulation of OBA, co-location in Telefonica’s central, and the framework regulation, sharing of Telefonica infrastructure with other operators. Topic 3. Here we explain the tool NEON, necessary for the "communication" with Telefónica for requests for infrastructure sharing, and a section for municipal legislation for the deployment of fiber networks. Topic 4. We will exhibit work in field procedure. We will discuss the procedures of laying cable, civil works, and finally measures to check the link. Topic 5. We will present an example of an actual deployment, from viability until finally laying. Topic 6. Finally, I shall explain my conclusions and future work. This project is from a point of view of the infrastructure (physical layer, OSI model).

Dynamic topic-based adaptation of language models: a comparison between different approaches

This paper presents a dynamic LM adaptation based on the topic that has been identified on a speech segment. We use LSA and the given topic labels in the training dataset to obtain and use the topic models. We propose a dynamic language model adaptation to improve the recognition performance in "a two stages" AST system. The final stage makes use of the topic identification with two variants: the first on uses just the most probable topic and the other one depends on the relative distances of the topics that have been identified. We perform the adaptation of the LM as a linear interpolation between a background model and topic-based LM. The interpolation weight id dynamically adapted according to different parameters. The proposed method is evaluated on the Spanish partition of the EPPS speech database. We achieved a relative reduction in WER of 11.13% over the baseline system which uses a single blackground LM.

Topic selection in industry experiments

This paper shares our experience with initial negotiation and topic elicitation process for conducting industry experiments in six software development organizations in Finland. The process involved interaction with company representatives in the form of both multiple group discussions and separate face-to-face meetings. Fitness criteria developed by researchers were applied to the list of generated topics to decide on a common topic. The challenges we faced include diversity of proposed topics, communication gaps, skepticism about research methods, initial disconnect between research and industry needs, and lack of prior work relationship. Lessons learned include having enough time to establish trust with partners, importance of leveraging the benefits of training and skill development that are inherent in the experimental approach, uniquely positioning the experimental approach within the landscape of other validation approaches more familiar to industrial partners, and introducing the fitness criteria early in the process.

Contributions to Speech Analytics based on Speech Recognition and Topic Identification

La última década ha sido testigo de importantes avances en el campo de la tecnología de reconocimiento de voz. Los sistemas comerciales existentes actualmente poseen la capacidad de reconocer habla continua de múltiples locutores, consiguiendo valores aceptables de error, y sin la necesidad de realizar procedimientos explícitos de adaptación. A pesar del buen momento que vive esta tecnología, el reconocimiento de voz dista de ser un problema resuelto. La mayoría de estos sistemas de reconocimiento se ajustan a dominios particulares y su eficacia depende de manera significativa, entre otros muchos aspectos, de la similitud que exista entre el modelo de lenguaje utilizado y la tarea específica para la cual se está empleando. Esta dependencia cobra aún más importancia en aquellos escenarios en los cuales las propiedades estadísticas del lenguaje varían a lo largo del tiempo, como por ejemplo, en dominios de aplicación que involucren habla espontánea y múltiples temáticas. En los últimos años se ha evidenciado un constante esfuerzo por mejorar los sistemas de reconocimiento para tales dominios. Esto se ha hecho, entre otros muchos enfoques, a través de técnicas automáticas de adaptación. Estas técnicas son aplicadas a sistemas ya existentes, dado que exportar el sistema a una nueva tarea o dominio puede requerir tiempo a la vez que resultar costoso. Las técnicas de adaptación requieren fuentes adicionales de información, y en este sentido, el lenguaje hablado puede aportar algunas de ellas. El habla no sólo transmite un mensaje, también transmite información acerca del contexto en el cual se desarrolla la comunicación hablada (e.g. acerca del tema sobre el cual se está hablando). Por tanto, cuando nos comunicamos a través del habla, es posible identificar los elementos del lenguaje que caracterizan el contexto, y al mismo tiempo, rastrear los cambios que ocurren en estos elementos a lo largo del tiempo. Esta información podría ser capturada y aprovechada por medio de técnicas de recuperación de información (information retrieval) y de aprendizaje de máquina (machine learning). Esto podría permitirnos, dentro del desarrollo de mejores sistemas automáticos de reconocimiento de voz, mejorar la adaptación de modelos del lenguaje a las condiciones del contexto, y por tanto, robustecer al sistema de reconocimiento en dominios con condiciones variables (tales como variaciones potenciales en el vocabulario, el estilo y la temática). En este sentido, la principal contribución de esta Tesis es la propuesta y evaluación de un marco de contextualización motivado por el análisis temático y basado en la adaptación dinámica y no supervisada de modelos de lenguaje para el robustecimiento de un sistema automático de reconocimiento de voz. Esta adaptación toma como base distintos enfoque de los sistemas mencionados (de recuperación de información y aprendizaje de máquina) mediante los cuales buscamos identificar las temáticas sobre las cuales se está hablando en una grabación de audio. Dicha identificación, por lo tanto, permite realizar una adaptación del modelo de lenguaje de acuerdo a las condiciones del contexto. El marco de contextualización propuesto se puede dividir en dos sistemas principales: un sistema de identificación de temática y un sistema de adaptación dinámica de modelos de lenguaje. Esta Tesis puede describirse en detalle desde la perspectiva de las contribuciones particulares realizadas en cada uno de los campos que componen el marco propuesto: _ En lo referente al sistema de identificación de temática, nos hemos enfocado en aportar mejoras a las técnicas de pre-procesamiento de documentos, asimismo en contribuir a la definición de criterios más robustos para la selección de index-terms. – La eficiencia de los sistemas basados tanto en técnicas de recuperación de información como en técnicas de aprendizaje de máquina, y específicamente de aquellos sistemas que particularizan en la tarea de identificación de temática, depende, en gran medida, de los mecanismos de preprocesamiento que se aplican a los documentos. Entre las múltiples operaciones que hacen parte de un esquema de preprocesamiento, la selección adecuada de los términos de indexado (index-terms) es crucial para establecer relaciones semánticas y conceptuales entre los términos y los documentos. Este proceso también puede verse afectado, o bien por una mala elección de stopwords, o bien por la falta de precisión en la definición de reglas de lematización. En este sentido, en este trabajo comparamos y evaluamos diferentes criterios para el preprocesamiento de los documentos, así como también distintas estrategias para la selección de los index-terms. Esto nos permite no sólo reducir el tamaño de la estructura de indexación, sino también mejorar el proceso de identificación de temática. – Uno de los aspectos más importantes en cuanto al rendimiento de los sistemas de identificación de temática es la asignación de diferentes pesos a los términos de acuerdo a su contribución al contenido del documento. En este trabajo evaluamos y proponemos enfoques alternativos a los esquemas tradicionales de ponderado de términos (tales como tf-idf ) que nos permitan mejorar la especificidad de los términos, así como también discriminar mejor las temáticas de los documentos. _ Respecto a la adaptación dinámica de modelos de lenguaje, hemos dividimos el proceso de contextualización en varios pasos. – Para la generación de modelos de lenguaje basados en temática, proponemos dos tipos de enfoques: un enfoque supervisado y un enfoque no supervisado. En el primero de ellos nos basamos en las etiquetas de temática que originalmente acompañan a los documentos del corpus que empleamos. A partir de estas, agrupamos los documentos que forman parte de la misma temática y generamos modelos de lenguaje a partir de dichos grupos. Sin embargo, uno de los objetivos que se persigue en esta Tesis es evaluar si el uso de estas etiquetas para la generación de modelos es óptimo en términos del rendimiento del reconocedor. Por esta razón, nosotros proponemos un segundo enfoque, un enfoque no supervisado, en el cual el objetivo es agrupar, automáticamente, los documentos en clusters temáticos, basándonos en la similaridad semántica existente entre los documentos. Por medio de enfoques de agrupamiento conseguimos mejorar la cohesión conceptual y semántica en cada uno de los clusters, lo que a su vez nos permitió refinar los modelos de lenguaje basados en temática y mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento. – Desarrollamos diversas estrategias para generar un modelo de lenguaje dependiente del contexto. Nuestro objetivo es que este modelo refleje el contexto semántico del habla, i.e. las temáticas más relevantes que se están discutiendo. Este modelo es generado por medio de la interpolación lineal entre aquellos modelos de lenguaje basados en temática que estén relacionados con las temáticas más relevantes. La estimación de los pesos de interpolación está basada principalmente en el resultado del proceso de identificación de temática. – Finalmente, proponemos una metodología para la adaptación dinámica de un modelo de lenguaje general. El proceso de adaptación tiene en cuenta no sólo al modelo dependiente del contexto sino también a la información entregada por el proceso de identificación de temática. El esquema usado para la adaptación es una interpolación lineal entre el modelo general y el modelo dependiente de contexto. Estudiamos también diferentes enfoques para determinar los pesos de interpolación entre ambos modelos. Una vez definida la base teórica de nuestro marco de contextualización, proponemos su aplicación dentro de un sistema automático de reconocimiento de voz. Para esto, nos enfocamos en dos aspectos: la contextualización de los modelos de lenguaje empleados por el sistema y la incorporación de información semántica en el proceso de adaptación basado en temática. En esta Tesis proponemos un marco experimental basado en una arquitectura de reconocimiento en ‘dos etapas’. En la primera etapa, empleamos sistemas basados en técnicas de recuperación de información y aprendizaje de máquina para identificar las temáticas sobre las cuales se habla en una transcripción de un segmento de audio. Esta transcripción es generada por el sistema de reconocimiento empleando un modelo de lenguaje general. De acuerdo con la relevancia de las temáticas que han sido identificadas, se lleva a cabo la adaptación dinámica del modelo de lenguaje. En la segunda etapa de la arquitectura de reconocimiento, usamos este modelo adaptado para realizar de nuevo el reconocimiento del segmento de audio. Para determinar los beneficios del marco de trabajo propuesto, llevamos a cabo la evaluación de cada uno de los sistemas principales previamente mencionados. Esta evaluación es realizada sobre discursos en el dominio de la política usando la base de datos EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions - Sesiones Plenarias del Parlamento Europeo) del proyecto europeo TC-STAR. Analizamos distintas métricas acerca del rendimiento de los sistemas y evaluamos las mejoras propuestas con respecto a los sistemas de referencia. ABSTRACT The last decade has witnessed major advances in speech recognition technology. Today’s commercial systems are able to recognize continuous speech from numerous speakers, with acceptable levels of error and without the need for an explicit adaptation procedure. Despite this progress, speech recognition is far from being a solved problem. Most of these systems are adjusted to a particular domain and their efficacy depends significantly, among many other aspects, on the similarity between the language model used and the task that is being addressed. This dependence is even more important in scenarios where the statistical properties of the language fluctuates throughout the time, for example, in application domains involving spontaneous and multitopic speech. Over the last years there has been an increasing effort in enhancing the speech recognition systems for such domains. This has been done, among other approaches, by means of techniques of automatic adaptation. These techniques are applied to the existing systems, specially since exporting the system to a new task or domain may be both time-consuming and expensive. Adaptation techniques require additional sources of information, and the spoken language could provide some of them. It must be considered that speech not only conveys a message, it also provides information on the context in which the spoken communication takes place (e.g. on the subject on which it is being talked about). Therefore, when we communicate through speech, it could be feasible to identify the elements of the language that characterize the context, and at the same time, to track the changes that occur in those elements over time. This information can be extracted and exploited through techniques of information retrieval and machine learning. This allows us, within the development of more robust speech recognition systems, to enhance the adaptation of language models to the conditions of the context, thus strengthening the recognition system for domains under changing conditions (such as potential variations in vocabulary, style and topic). In this sense, the main contribution of this Thesis is the proposal and evaluation of a framework of topic-motivated contextualization based on the dynamic and non-supervised adaptation of language models for the enhancement of an automatic speech recognition system. This adaptation is based on an combined approach (from the perspective of both information retrieval and machine learning fields) whereby we identify the topics that are being discussed in an audio recording. The topic identification, therefore, enables the system to perform an adaptation of the language model according to the contextual conditions. The proposed framework can be divided in two major systems: a topic identification system and a dynamic language model adaptation system. This Thesis can be outlined from the perspective of the particular contributions made in each of the fields that composes the proposed framework: _ Regarding the topic identification system, we have focused on the enhancement of the document preprocessing techniques in addition to contributing in the definition of more robust criteria for the selection of index-terms. – Within both information retrieval and machine learning based approaches, the efficiency of topic identification systems, depends, to a large extent, on the mechanisms of preprocessing applied to the documents. Among the many operations that encloses the preprocessing procedures, an adequate selection of index-terms is critical to establish conceptual and semantic relationships between terms and documents. This process might also be weakened by a poor choice of stopwords or lack of precision in defining stemming rules. In this regard we compare and evaluate different criteria for preprocessing the documents, as well as for improving the selection of the index-terms. This allows us to not only reduce the size of the indexing structure but also to strengthen the topic identification process. – One of the most crucial aspects, in relation to the performance of topic identification systems, is to assign different weights to different terms depending on their contribution to the content of the document. In this sense we evaluate and propose alternative approaches to traditional weighting schemes (such as tf-idf ) that allow us to improve the specificity of terms, and to better identify the topics that are related to documents. _ Regarding the dynamic language model adaptation, we divide the contextualization process into different steps. – We propose supervised and unsupervised approaches for the generation of topic-based language models. The first of them is intended to generate topic-based language models by grouping the documents, in the training set, according to the original topic labels of the corpus. Nevertheless, a goal of this Thesis is to evaluate whether or not the use of these labels to generate language models is optimal in terms of recognition accuracy. For this reason, we propose a second approach, an unsupervised one, in which the objective is to group the data in the training set into automatic topic clusters based on the semantic similarity between the documents. By means of clustering approaches we expect to obtain a more cohesive association of the documents that are related by similar concepts, thus improving the coverage of the topic-based language models and enhancing the performance of the recognition system. – We develop various strategies in order to create a context-dependent language model. Our aim is that this model reflects the semantic context of the current utterance, i.e. the most relevant topics that are being discussed. This model is generated by means of a linear interpolation between the topic-based language models related to the most relevant topics. The estimation of the interpolation weights is based mainly on the outcome of the topic identification process. – Finally, we propose a methodology for the dynamic adaptation of a background language model. The adaptation process takes into account the context-dependent model as well as the information provided by the topic identification process. The scheme used for the adaptation is a linear interpolation between the background model and the context-dependent one. We also study different approaches to determine the interpolation weights used in this adaptation scheme. Once we defined the basis of our topic-motivated contextualization framework, we propose its application into an automatic speech recognition system. We focus on two aspects: the contextualization of the language models used by the system, and the incorporation of semantic-related information into a topic-based adaptation process. To achieve this, we propose an experimental framework based in ‘a two stages’ recognition architecture. In the first stage of the architecture, Information Retrieval and Machine Learning techniques are used to identify the topics in a transcription of an audio segment. This transcription is generated by the recognition system using a background language model. According to the confidence on the topics that have been identified, the dynamic language model adaptation is carried out. In the second stage of the recognition architecture, an adapted language model is used to re-decode the utterance. To test the benefits of the proposed framework, we carry out the evaluation of each of the major systems aforementioned. The evaluation is conducted on speeches of political domain using the EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions) database from the European TC-STAR project. We analyse several performance metrics that allow us to compare the improvements of the proposed systems against the baseline ones.