6 resultados para signal processing program

em Universidade Federal do Pará


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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.

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O presente trabalho trata da filtragem e reconstrução de sinais em frequência intermediária usando FPGA. É feito o desenvolvimento de algoritmos usando processamento digital de sinais e também a implementação dos mesmos, constando desde o projeto da placa de circuito impresso, montagem e teste. O texto apresenta um breve estudo de amostragem e reconstrução de sinais em geral. Especial atenção é dada à amostragem de sinais banda-passante e à análise de questões práticas de reconstrução de sinais em frequência intermediária. Dois sistemas de reconstrução de sinais baseados em processamento digital de sinais, mais especificamente reamostragem no domínio discreto, são apresentados e analisados. São também descritas teorias de processos de montagem e soldagem de placas eletrônicas com objetivo de definir uma metodologia de projeto, montagem e soldagem de placas eletrônicas. Tal metodologia é aplicada no projeto e manufatura do protótipo de um módulo de filtragem digital para repetidores de telefonia celular. O projeto, implementado usando FPGA, é baseado nos dois sistemas supracitados. Ao final do texto, resultados obtidos em experimentos de filtragem digital e reconstrução de sinais em frequência intermediária com o protótipo desenvolvido são apresentados.

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Esta dissertação tem como objetivo principal apresentar a implementação de um software-modem ADSL totalmente escrito em Java, utilizando o framework Ptolemy II, denominado de Hermes (de "A Handy Experimental Software Modem System"). Um software-modem é útil em ocasiões onde se precisem executar testes e simulações de sistemas de comunicação com um número grande de modens e quando os parâmetros desses sistemas precisem ser modificados com um alto grau de liberdade. Além disso, um software-modem possui características que tornam mais fácil a tarefa de acrescentar, eliminar, validar e analisar funções e algoritmos de processamento de sinais e de telecomunicações. Testes e simulações foram realizados para analisar a funcionalidade do Hermes, utilizando, inclusive, o Tracespan, um equipamento para análise não-intrusiva de redes DSL. A partir dos resultados obtidos em conjunto com o Tracespan, foi possível validar com sucesso as funções do Hermes.

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O reconhecimento automático de voz vem sendo cada vez mais útil e possível. Quando se trata de línguas como a Inglesa, encontram-se no mercado excelentes reconhecedores. Porem, a situação não e a mesma para o Português Brasileiro, onde os principais reconhecedores para ditado em sistemas desktop que já existiram foram descontinuados. A presente dissertação alinha-se com os objetivos do Laboratório de Processamento de Sinais da Universidade Federal do Pará, que é o desenvolvimento de um reconhecedor automático de voz para Português Brasileiro. Mais especificamente, as principais contribuições dessa dissertação são: o desenvolvimento de alguns recursos necessários para a construção de um reconhecedor, tais como: bases de áudio transcrito e API para desenvolvimento de aplicações; e o desenvolvimento de duas aplicações: uma para ditado em sistema desktop e outra para atendimento automático em um call center. O Coruja, sistema desenvolvido no LaPS para reconhecimento de voz em Português Brasileiro. Este alem de conter todos os recursos para fornecer reconhecimento de voz em Português Brasileiro possui uma API para desenvolvimento de aplicativos. O aplicativo desenvolvido para ditado e edição de textos em desktop e o SpeechOO, este possibilita o ditado para a ferramenta Writer do pacote LibreOffice, alem de permitir a edição e formatação de texto com comandos de voz. Outra contribuição deste trabalho e a utilização de reconhecimento automático de voz em call centers, o Coruja foi integrado ao software Asterisk e a principal aplicação desenvolvida foi uma unidade de resposta audível com reconhecimento de voz para o atendimento de um call center nacional que atende mais de 3 mil ligações diárias.

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As redes neurais artificiais têm provado serem uma poderosa técnica na resolução de uma grande variedade de problemas de otimização. Nesta dissertação é desenvolvida uma nova rede neural, tipo recorrente, sem realimentação (self-feedback loops) e sem neurônios ocultos, para o processamento do sinal sísmico, para fornecer a posição temporal, a polaridade e as amplitudes estimadas dos refletores sísmicos, representadas pelos seus coeficientes de reflexão. A principal característica dessa nova rede neural consiste no tipo de função de ativação utilizada, a qual permite três possíveis estados para o neurônio. Busca-se estimar a posição dos refletores sísmicos e reproduzir as verdadeiras polaridades desses refletores. A idéia básica desse novo tipo de rede, aqui denominada rede neural discreta (RND), é relacionar uma função objeto, que descreve o problema geofísico, com a função de Liapunov, que descreve a dinâmica da rede neural. Deste modo, a dinâmica da rede leva a uma minimização local da sua função de Liapunov e consequentemente leva a uma minimização da função objeto. Assim, com uma codificação conveniente do sinal de saída da rede tem-se uma solução do problema geofísico. A avaliação operacional da arquitetura desta rede neural artificial é realizada em dados sintéticos gerados através do modelo convolucional simples e da teoria do raio. A razão é para explicar o comportamento da rede com dados contaminados por ruído, e diante de pulsos fonte de fases mínima, máxima e misturada.

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Este trabalho apresenta um método rápido de inversão de matrizes densas, e uma possível aplicação com métodos de Vectoring, em pré-codificação e cancelamento de crosstalk de sistemas xDSL. A família de tecnologias xDSL utiliza os pares trançados de fios de cobre telefônicos como meio físico para transmitir dados digitais. O crosstalk é a principal causa de degradação de sinais na mais nova geração de sistemas xDSL, o G.fast, e para combatê-lo são utilizadas técnicas de pré-codificação e cancelamento, chamadas de Vectoring. O método proposto, chamado de GSGR, consiste em uma abordagem diferente para o método clássico de Squared Givens Rotations (SGR), adequado a implementações em plataformas embarcadas de processamento digital de sinais. Foram realizados testes comparativos do método GSGR com métodos diretos clássicos de inversão, utilizando uma plataforma digital multicore baseada no chip TI DSP TMS320C6670 e a plataforma de software Matlab. Os resultados dos testes de inversão de matrizes usando dados reais e dados simulados mostraram que o GSGR foi superior em velocidade de execução sem apresentar perdas significativas de acurácia para a aplicação em sistemas xDSL.