BBA: A binary bat algorithm for feature selection

Feature selection aims to find the most important information from a given set of features. As this task can be seen as an optimization problem, the combinatorial growth of the possible solutions may be in-viable for a exhaustive search. In this paper we propose a new nature-inspired feature selection technique based on the bats behaviour, which has never been applied to this context so far. The wrapper approach combines the power of exploration of the bats together with the speed of the Optimum-Path Forest classifier to find the set of features that maximizes the accuracy in a validating set. Experiments conducted in five public datasets have demonstrated that the proposed approach can outperform some well-known swarm-based techniques. © 2012 IEEE.

ECG arrhythmia classification based on optimum-path forest

An important tool for the heart disease diagnosis is the analysis of electrocardiogram (ECG) signals, since the non-invasive nature and simplicity of the ECG exam. According to the application, ECG data analysis consists of steps such as preprocessing, segmentation, feature extraction and classification aiming to detect cardiac arrhythmias (i.e.; cardiac rhythm abnormalities). Aiming to made a fast and accurate cardiac arrhythmia signal classification process, we apply and analyze a recent and robust supervised graph-based pattern recognition technique, the optimum-path forest (OPF) classifier. To the best of our knowledge, it is the first time that OPF classifier is used to the ECG heartbeat signal classification task. We then compare the performance (in terms of training and testing time, accuracy, specificity, and sensitivity) of the OPF classifier to the ones of other three well-known expert system classifiers, i.e.; support vector machine (SVM), Bayesian and multilayer artificial neural network (MLP), using features extracted from six main approaches considered in literature for ECG arrhythmia analysis. In our experiments, we use the MIT-BIH Arrhythmia Database and the evaluation protocol recommended by The Association for the Advancement of Medical Instrumentation. A discussion on the obtained results shows that OPF classifier presents a robust performance, i.e.; there is no need for parameter setup, as well as a high accuracy at an extremely low computational cost. Moreover, in average, the OPF classifier yielded greater performance than the MLP and SVM classifiers in terms of classification time and accuracy, and to produce quite similar performance to the Bayesian classifier, showing to be a promising technique for ECG signal analysis. © 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Vídeo-documentação: realidade, técnica, poética

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Segmentação morfológica aplicada à cartografia

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Televisão digital móvel e portátil: estudo de caso da televisão japonesa NHK

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TV digital sob a perspectiva publicitária: uma análise do advertainment na narrativa audiovisual

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As contribuições do audiovisual para a formação de jovens produtores: a construção de conteúdos por meio de dispositivos móveis

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Canais públicos de televisão digital e as possibilidades de arranjos produtivos locais do audiovisual

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A estereoscopia: investigação de processos de aquisição, edição e exibição de imagens estereoscópicas em movimento

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Avaliação auditiva em pacientes diabéticos do tipo 1 e do tipo 2

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O uso de tarefas comunicativas e pré-comunicativas no ensino de língua inglesa em uma faculdade particular

Pós-graduação em Estudos Linguísticos - IBILCE

Reconhecimento de pessoas por meio da região interna da íris

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Um software de reconhecimento de voz para português brasileiro

Descreve a implementação de um software de reconhecimento de voz para o Português Brasileiro. Dentre os objetivos do trabalho tem-se a construção de um sistema de voz contínua para grandes vocabulários, apto a ser usado em aplicações em tempo-real. São apresentados os principais conceitos e características de tais sistemas, além de todos os passos necessários para construção. Como parte desse trabalho foram produzidos e disponibilizados vários recursos: modelos acústicos e de linguagem, novos corpora de voz e texto. O corpus de texto vem sendo construído através da extração e formatação automática de textos de jornais na Internet. Além disso, foram produzidos dois corpora de voz, um baseado em audiobooks e outro produzido especificamente para simular testes em tempo-real. O trabalho também propõe a utilização de técnicas de adaptação de locutor para resolução de problemas de descasamento acústico entre corpora de voz. Por último, é apresentada uma interface de programação de aplicativos que busca facilitar a utilização do decodificador Julius. Testes de desempenho são apresentados, comparando os sistemas desenvolvidos e um software comercial.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Avanços em reconhecimento de fala para português brasileiro e aplicações: ditado no libreoffice e unidade de resposta audível com asterisk

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.