Progetto di un'applicazione mobile per il controllo remoto di funzionalità hardware e software su piattaforma Raspberry

In questa tesi si è progettata una applicazione Android che permettesse di controllare da remoto funzionalità hardware e software offerte da una piattaforma Raspberry Pi. Si sono infine svolte alcune misure atte a testare le performance di rete di questa scheda.

Music Learning Tools for Android Devices

In this paper, a musical learning application for mobile devices is presented. The main objective is to design and develop an application capable of offering exercises to practice and improve a selection of music skills, to users interested in music learning and training. The selected music skills are rhythm, melodic dictation and singing. The application includes an audio signal analysis system implemented making use of the Goertzel algorithm which is employed in singing exercises to check if the user sings the right musical note. This application also includes a graphical interface to represent musical symbols. A set of tests were conducted to check the usefulness of the application as musical learning tool. A group of users with different music knowledge have tested the system and reported to have found it effective, easy and accessible.

Implementazione e analisi di algoritmi dinamici per trasmissione MPEG-DASH su client Android

Attualmente, la maggior parte dei dati che transitano sulla rete appartiene a contenuti multimediali. Più nello specifico, è lo Streaming Video ad avere la predominanza nella condivisione di Internet; vista la crescita che tale servizio ha subìto negli ultimi anni, si sono susseguiti diversi studi volti allo sviluppo di tecniche e metodologie che potessero migliorarlo. Una di queste è sicuramente l'Adaptive Video Streaming, tecnica utilizzata per garantire all'utente una buona Quality of Experience (QoE) mediante l'utilizzo dei cosiddetti "algoritmi di rate adaptation". Il lavoro svolto in questi studi si è voluto concentrare su due filoni distinti, ma allo stesso tempo confrontabili: la prima parte della tesi riguarda lo sviluppo e l'analisi di alcuni algoritmi di rate adaptation per DASH, mentre la seconda è relativa all'implementazione di un nuovo algoritmo che li possa affiancare, migliorando la QoE nel monitorare lo stato della connessione. Si è quindi dovuta implementare un'applicazione Android per lo streaming video, che fosse conforme allo standard MPEG-DASH e potesse fornire le informazioni di testing da utilizzare per le analisi. La tesi è suddivisa in quattro capitoli: il primo introduce l'argomento e definisce la terminologia necessaria alla comprensione degli studi; il secondo descrive alcuni dei lavori correlati allo streaming adattivo e introduce i due filoni principali della tesi, ovvero gli algoritmi di rate adaptation e la proposta di algoritmo per la selezione dinamica del segmento; il terzo presenta l'app SSDash, utilizzata come mezzo per le analisi sperimentali; infine, il quarto ed ultimo capitolo mostra i risultati delle analisi e le corrispondenti valutazioni.

Enhancing Student Learning in Large Undergraduate Clasees by Using Audio-visual Case Studies

Critical skills such as identifying and appreciating issues that confront firms engaging in international business, and the ability to undertake creative decision-making, are considered fundamental to the study of International Business. It has been argued that using audio-visual case studies can help develop such skills. However, this is difficult due to a lack of Australian case studies. This paper reviews the literature outlining the advantages believed to result from the use of audio-visual case studies, describes a project implemented in a large cohort of students studying International Business, reports on a pilot evaluation of the project, and outlines the findings and conclusions of the survey.

Lip detection for audio-visual speech recognition in-car environment

Acoustically, car cabins are extremely noisy and as a consequence audio-only, in-car voice recognition systems perform poorly. As the visual modality is immune to acoustic noise, using the visual lip information from the driver is seen as a viable strategy in circumventing this problem by using audio visual automatic speech recognition (AVASR). However, implementing AVASR requires a system being able to accurately locate and track the drivers face and lip area in real-time. In this paper we present such an approach using the Viola-Jones algorithm. Using the AVICAR [1] in-car database, we show that the Viola- Jones approach is a suitable method of locating and tracking the driver’s lips despite the visual variability of illumination and head pose for audio-visual speech recognition system.