29 resultados para Video genre classification


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Esta es una colección de 10 vídeos tutoriales que pueden ser empleados como material educativo en los cursos de fonética básica en el ámbito universitario. Los vídeos 1-3 tratan aspectos relacionados con la grabación: el tipo de micrófonos que se emplean, las clases de espacios en las que se suelen llevar a cabo la captura de señales de audio y las grabadoras que se suelen emplear. El vídeo 4 explora técnicas de captura y observación de datos de flujo y presión en fonética aerodinámica. Los vídeos 5-10 presentan información sobre los principales usos que se le brindan al programa Praat (Boersma y Weenink, 2014) en los estudios actuales de fonética acústica, desde la clase de información sobre modos de articulación de las consonantes que se puede identificar en oscilogramas hasta la creación de señales sonoras sintetizadas por medio de unos procedimientos que tiene el programa para tal propósito, los cuales son susceptibles de ser empleados en experimentos de percepción auditiva.

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Esta es una colección de 10 vídeos tutoriales que pueden ser empleados como material educativo en los cursos de fonética básica en el ámbito universitario. Los vídeos 1-3 tratan aspectos relacionados con la grabación: el tipo de micrófonos que se emplean, las clases de espacios en las que se suelen llevar a cabo la captura de señales de audio y las grabadoras que se suelen emplear. El vídeo 4 explora técnicas de captura y observación de datos de flujo y presión en fonética aerodinámica. Los vídeos 5-10 presentan información sobre los principales usos que se le brindan al programa Praat (Boersma y Weenink, 2014) en los estudios actuales de fonética acústica, desde la clase de información sobre modos de articulación de las consonantes que se puede identificar en oscilogramas hasta la creación de señales sonoras sintetizadas por medio de unos procedimientos que tiene el programa para tal propósito, los cuales son susceptibles de ser empleados en experimentos de percepción auditiva.

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In recent years, the performance of semi-supervised learning has been theoretically investigated. However, most of this theoretical development has focussed on binary classification problems. In this paper, we take it a step further by extending the work of Castelli and Cover [1] [2] to the multi-class paradigm. Particularly, we consider the key problem in semi-supervised learning of classifying an unseen instance x into one of K different classes, using a training dataset sampled from a mixture density distribution and composed of l labelled records and u unlabelled examples. Even under the assumption of identifiability of the mixture and having infinite unlabelled examples, labelled records are needed to determine the K decision regions. Therefore, in this paper, we first investigate the minimum number of labelled examples needed to accomplish that task. Then, we propose an optimal multi-class learning algorithm which is a generalisation of the optimal procedure proposed in the literature for binary problems. Finally, we make use of this generalisation to study the probability of error when the binary class constraint is relaxed.

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Esta es una colección de 6 vídeos tutoriales que pueden ser empleados como material educativo en los cursos de fonética en el ámbito universitario. Tratan principalmente del cómo se puede obtener información desde las palabras aisladas, como se observa en las técnicas de los vídeos 1-2, pasando por datos obtenidos con participación del investigador, característica aún presente en los vídeos 3-4, hasta enunciados íntegros sin necesidad del investigador presente, tal como se ilustra en los vídeos 5-6. Se trata de establecer una reflexión entre la necesidad de identificar el grado de espontaneidad a la hora de brindar información por parte del hablante y la posibilidad (o la necesidad) de cuantificar los datos que se obtienen.

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Fundacion Zain is developing new built heritage assessment protocols. The goal is to objectivize and standardize the analysis and decision process that leads to determining the degree of protection of built heritage in the Basque Country. The ultimate step in this objectivization and standardization effort will be the development of an information and communication technology (ICT) tool for the assessment of built heritage. This paper presents the ground work carried out to make this tool possible: the automatic, image-based delineation of stone masonry. This is a necessary first step in the development of the tool, as the built heritage that will be assessed consists of stone masonry construction, and many of the features analyzed can be characterized according to the geometry and arrangement of the stones. Much of the assessment is carried out through visual inspection. Thus, this process will be automated by applying image processing on digital images of the elements under inspection. The principal contribution of this paper is the automatic delineation the framework proposed. The other contribution is the performance evaluation of this delineation as the input to a classifier for a geometrically characterized feature of a built heritage object. The element chosen to perform this evaluation is the stone arrangement of masonry walls. The validity of the proposed framework is assessed on real images of masonry walls.

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In the problem of one-class classification (OCC) one of the classes, the target class, has to be distinguished from all other possible objects, considered as nontargets. In many biomedical problems this situation arises, for example, in diagnosis, image based tumor recognition or analysis of electrocardiogram data. In this paper an approach to OCC based on a typicality test is experimentally compared with reference state-of-the-art OCC techniques-Gaussian, mixture of Gaussians, naive Parzen, Parzen, and support vector data description-using biomedical data sets. We evaluate the ability of the procedures using twelve experimental data sets with not necessarily continuous data. As there are few benchmark data sets for one-class classification, all data sets considered in the evaluation have multiple classes. Each class in turn is considered as the target class and the units in the other classes are considered as new units to be classified. The results of the comparison show the good performance of the typicality approach, which is available for high dimensional data; it is worth mentioning that it can be used for any kind of data (continuous, discrete, or nominal), whereas state-of-the-art approaches application is not straightforward when nominal variables are present.