An approach to emotion recognition in single-channel EEG signals: a mother child interaction

In this work, we perform a first approach to emotion recognition from EEG single channel signals extracted in four (4) mother-child dyads experiment in developmental psychology -- Single channel EEG signals are analyzed and processed using several window sizes by performing a statistical analysis over features in the time and frequency domains -- Finally, a neural network obtained an average accuracy rate of 99% of classification in two emotional states such as happiness and sadness

A simple but efficient voice activity detection algorithm through Hilbert transform and dynamic threshold for speech pathologies

A simple but efficient voice activity detector based on the Hilbert transform and a dynamic threshold is presented to be used on the pre-processing of audio signals -- The algorithm to define the dynamic threshold is a modification of a convex combination found in literature -- This scheme allows the detection of prosodic and silence segments on a speech in presence of non-ideal conditions like a spectral overlapped noise -- The present work shows preliminary results over a database built with some political speech -- The tests were performed adding artificial noise to natural noises over the audio signals, and some algorithms are compared -- Results will be extrapolated to the field of adaptive filtering on monophonic signals and the analysis of speech pathologies on futures works

Multiresolution analysis (discrete wavelet transform) through Daubechies family for emotion recognition in speech

We propose a study of the mathematical properties of voice as an audio signal -- This work includes signals in which the channel conditions are not ideal for emotion recognition -- Multiresolution analysis- discrete wavelet transform – was performed through the use of Daubechies Wavelet Family (Db1-Haar, Db6, Db8, Db10) allowing the decomposition of the initial audio signal into sets of coefficients on which a set of features was extracted and analyzed statistically in order to differentiate emotional states -- ANNs proved to be a system that allows an appropriate classification of such states -- This study shows that the extracted features using wavelet decomposition are enough to analyze and extract emotional content in audio signals presenting a high accuracy rate in classification of emotional states without the need to use other kinds of classical frequency-time features -- Accordingly, this paper seeks to characterize mathematically the six basic emotions in humans: boredom, disgust, happiness, anxiety, anger and sadness, also included the neutrality, for a total of seven states to identify

Double Fourier analysis for Emotion Identification in Voiced Speech

We propose a novel analysis alternative, based on two Fourier Transforms for emotion recognition from speech -- Fourier analysis allows for display and synthesizes different signals, in terms of power spectral density distributions -- A spectrogram of the voice signal is obtained performing a short time Fourier Transform with Gaussian windows, this spectrogram portraits frequency related features, such as vocal tract resonances and quasi-periodic excitations during voiced sounds -- Emotions induce such characteristics in speech, which become apparent in spectrogram time-frequency distributions -- Later, the signal time-frequency representation from spectrogram is considered an image, and processed through a 2-dimensional Fourier Transform in order to perform the spatial Fourier analysis from it -- Finally features related with emotions in voiced speech are extracted and presented

Estudio numérico y experimental de fenómenos hidrodinámicos que ocurren en bombas centrífugas como turbinas

La tendencia mundial de administrar y operar a distancia las centrales hidroeléctricas está obligando a los expertos a replantear los estrategias de monitoreo y diagnóstico de sus máquinas -- Esto ha conducido también, a reducir el personal experto que reside in-situ y que se encarga de operar y mantener los sistemas técnicos, y además de atender cualquier eventualidad que pueda ocurrir -- Por eso, desde hace ya varios años se han venido desarrollando sistemas expertos que puedan suplir las deficiencias del recurso humano -- Pero aunque tales sistemas han alcanzado niveles interesantes de independencia, aún requieren del acompañamiento de un experto que pueda interpretar las evidencias, emitir un diagnóstico y tomar una decisión -- Un ejemplo de los aspectos que aún se deben perfeccionar, es el se las falsas alarmas que llegan a producir el efecto “cry wolf” y que terminan por inactivar el sistema -- Otra forma de enfrentar esta nueva dinámica de operación es la de subcontratar el servicio de diagnóstico técnico, que puede dar resultados aceptables, pero no siempre en el caso de centrales hidroeléctricas -- Las centrales por lo general se encuentran en sitios remotos y en ocasiones blindadas por condiciones geográficas y climatológicas por lo que no es posible reaccionar rápidamente para atender una eventualidad cuando el experto y sus instrumentos no están cerca -- Una solución que resulta conveniente es de hecho, la centralización de la experticia para los servicios de monitoreo y diagnóstico técnico, soportados por una plataforma portátil e idealmente no-invasiva, que permanezca siempre junto a las máquinas y que pueda ser consultada on-line -- De este modo una cantidad reducida de expertos tendrán acceso permanente a las variables o síntomas que definen el estado técnico de la maquinaria; ellos se encargarán de analizar las señales sintomáticas, evaluar los resultados, emitir juicios y elaborar reportes ejecutivos que finalmente llegarán a manos del administrador o persona encargada de la operación -- Esta alternativa aliviará molestias relacionadas con los procesos de monitoreo y diagnóstico: instrumentación/sensórica, cableado, acondicionamiento de señales, adquisición digital de datos, procesamiento de señales, administración y gestión de equipos, reporte de resultados, recomendaciones, etc. -- Este proyecto propone en dos etapas, el diseño de una plataforma tecnológica que pueda soportar la alternativa mencionada -- En detalle, el diseño de un sistema integrado de adquisición de datos que además de ser portátil, modular y escalable, adecuado para monitoreo de las principales variables de diagnóstico de una central hidroeléctrica; que aunque no incorpore un sistema experto, si ofrece las herramientas de análisis, diagnóstico y toma de decisiones del estado del arte