Green-Markov models - new optimization strategies: a case study for user allocation in co-channel macro/femto networks

ABSTRACT: The femtocell concept aims to combine fixed-line broadband access with mobile telephony using the deployment of low-cost, low-power third and fourth generation base stations in the subscribers' homes. While the self-configuration of femtocells is a plus, it can limit the quality of service (QoS) for the users and reduce the efficiency of the network, based on outdated allocation parameters such as signal power level. To this end, this paper presents a proposal for optimized allocation of users on a co-channel macro-femto network, that enable self-configuration and public access, aiming to maximize the quality of service of applications and using more efficiently the available energy, seeking the concept of Green networking. Thus, when the user needs to connect to make a voice or a data call, the mobile phone has to decide which network to connect, using the information of number of connections, the QoS parameters (packet loss and throughput) and the signal power level of each network. For this purpose, the system is modeled as a Markov Decision Process, which is formulated to obtain an optimal policy that can be applied on the mobile phone. The policy created is flexible, allowing different analyzes, and adaptive to the specific characteristics defined by the telephone company. The results show that compared to traditional QoS approaches, the policy proposed here can improve energy efficiency by up to 10%.

Conversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro

O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

Ferramentas e recursos livres para reconhecimento e síntese de voz em português brasileiro

Sistemas de reconhecimento e síntese de voz são constituídos por módulos que dependem da língua e, enquanto existem muitos recursos públicos para alguns idiomas (p.e. Inglês e Japonês), os recursos para Português Brasileiro (PB) ainda são escassos. Outro aspecto é que, para um grande número de tarefas, a taxa de erro dos sistemas de reconhecimento de voz atuais ainda é elevada, quando comparada à obtida por seres humanos. Assim, apesar do sucesso das cadeias escondidas de Markov (HMM), é necessária a pesquisa por novos métodos. Este trabalho tem como motivação esses dois fatos e se divide em duas partes. A primeira descreve o desenvolvimento de recursos e ferramentas livres para reconhecimento e síntese de voz em PB, consistindo de bases de dados de áudio e texto, um dicionário fonético, um conversor grafema-fone, um separador silábico e modelos acústico e de linguagem. Todos os recursos construídos encontram-se publicamente disponíveis e, junto com uma interface de programação proposta, têm sido usados para o desenvolvimento de várias novas aplicações em tempo-real, incluindo um módulo de reconhecimento de voz para a suíte de aplicativos para escritório OpenOffice.org. São apresentados testes de desempenho dos sistemas desenvolvidos. Os recursos aqui produzidos e disponibilizados facilitam a adoção da tecnologia de voz para PB por outros grupos de pesquisa, desenvolvedores e pela indústria. A segunda parte do trabalho apresenta um novo método para reavaliar (rescoring) o resultado do reconhecimento baseado em HMMs, o qual é organizado em uma estrutura de dados do tipo lattice. Mais especificamente, o sistema utiliza classificadores discriminativos que buscam diminuir a confusão entre pares de fones. Para cada um desses problemas binários, são usadas técnicas de seleção automática de parâmetros para escolher a representaçãao paramétrica mais adequada para o problema em questão.