Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación (E.P.S. Linares)
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Examinando Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación (E.P.S. Linares) por Materia "1203.04"
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Ítem Clasificación de personas basada en voz(2018-03-06) Moral-Rubio, Carlos; Reche López, Pedro Jesús; Pérez Lorenzo, José Manuel; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES]Estudio e implementación de los métodos de clasificación GMM y SVM con el fin de clasificar de forma automática a las personas en uno de siete grupos distintos establecidos como combinación entre distintas clases de edad/género. Como resultado se han obtenido distintas tablas que nos permitirán decidir cuál de los dos es el más adecuado para nuestra tarea, qué grupo es el que obtiene mejor porcentaje de acierto o conclusiones sobre el uso de distintos parámetros. Todos los algoritmos desarrollados en este trabajo han sido realizados tanto en Matlab (en forma de toolbox) como en C++. Además, se ha creado una aplicación para ambos lenguajes (usando el clasificador que mejor resultado nos ha dado) que permite la adquisición de voz en tiempo real y su procesamiento on-line, de modo que podemos saber el resultado de la clasificación de la voz en apenas unos segundos.Ítem Clasificador de modulación basado en aprendizaje automático(2022-10-04) Maldonado-Cerezo, Raúl; Reche-López, Pedro J.; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] En este trabajo fin de grado se presenta un clasificador automático de modulación basado en redes neuronales artificiales mediante la extracción de características clave de la señal banda base equivalente recibida. El entrenamiento de la red neuronal ha sido llevado a cabo a partir de señales que no han viajado sobre el aire, para, posteriormente, mediante el uso de dos radios definidos por software, transmitir, recibir y clasificar el tipo de modulación empleado por la señal transmitida.Ítem DESARROLLO DE UN ALGORITMO BASADO EN REDES NEURONALES PARA LA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEL TIPO DE INSTRUMENTO MUSICAL(2018-04-23) Gálvez-Gómez, Joaquín; Parra-Rodríguez, Fernando; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES]Objetivo: Implementación de un sistema capaz de reconocer instrumentos musicales de forma automática, utilizando como herramienta las Redes Neuronales Artificiales. La clasificación instrumental constará de varias partes. En primer lugar, llevaremos a cabo un procesado de señal para extraer parámetros característicos de notas musicales provenientes de violonchelo, viola, violín y flauta travesera. Extraeremos de manera numérica lo que para nosotros es el timbre de un instrumento, característica subjetiva del sonido que permite a nuestro cerebro saber diferenciar entre diferentes fuentes sonoras. El timbre de un instrumento está relacionado con la disposición de los armónicos de cada nota musical y cómo varían sus amplitudes en el tiempo, se calcula pues la frecuencia fundamental de cada nota y a partir de ella se extrae la potencia relativa de dichos armónicos. Será esto información valiosa para la red neuronal, que nos dirá qué instrumento suena tras haber sido entrenada de manera supervisada.Ítem SEPARACIÓN DE INSTRUMENTOS MUSICALES CON REDES NEURONALES PROFUNDAS PARA MÚSICA CLÁSICA(2023-12-19) López Casanova, Alberto ; Vera Candeas, Pedro ; Cabañas Molero, Pablo Antonio ; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en la SSS en música clásica mediante el uso de redes neuronales profundas. Para ello se ha llevado a cabo el estudio y análisis de dos algoritmos de redes neuronales profundas, Open-Unmix y Demucs. Con este fin, se ha preparado un conjunto de datos para entrenar dos modelos, con el propósito de lograr la separación de fuentes musicales en archivos de cuartetos de cuerda: violín, viola, violonchelo y bajo. Para permitir a los usuarios realizar separaciones utilizando estos modelos, se ha desarrollado una aplicación en Python que toma como entrada un archivo musical y proporciona como salida las fuentes separadas mediante ambos modelos. Finalmente, para una evaluación objetiva de la calidad de separación obtenida con cada modelo, se ha creado un script de evaluación que compara las fuentes separadas por los modelos respecto a la separación perfecta, usando las métricas comúnmente empleadas en la bibliografía. Este enfoque permite analizar y comparar el rendimiento de OpenUnmix y Demucs en la tarea de separación de fuentes musicales.Ítem Sistema de generación de audio para paquetes perdidos en aplicaciones distribuidas de interpretación de música en tiempo real(2023-12-20) Soler Martínez, Marta; Vera Candeas, Pedro; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] En las últimas décadas, el rápido desarrollo de aplicaciones de Networked Music Performance (NMP), ha llevado la comunicación sincronizada en línea un paso más allá en lo referido a la interpretación musical de forma conjunta. Recientemente, durante la pandemia provocada por el COVID-19, la tarea de garantizar la calidad del audio a través de Internet supuso un reto considerable y las tecnologías audiovisuales basadas en la web demostraron ser insuficientes en cuanto a restricciones de red tales como la latencia. Minimizar este parámetro es un compromiso que sacrifica la robustez en transmisión, lo que se traduce en la pérdida de paquetes. Aquí es donde entra en juego una solución complementaria de Packet Loss Concealment (PLC) desarrollada en el presente trabajo. El software "Audio_refiller" tiene como objetivo mitigar los huecos faltantes de información provocados por las pérdidas en la conexión antes de que los paquetes lleguen al receptor, previo a la ejecución del software NMP. Esto se ha logrado mediante la programación de varios modelos de complejidad computacional escalable basados en técnicas de autocorrelación y predicción lineal, así como una solución basada en el algoritmo “Matching Pursuits”. El continuo desarrollo en esta línea de trabajo podría resultar en posibles colaboraciones con desarrolladores e investigadores en el campo de NMP. Tras la culminación de la herramienta "Audio_refiller", el prospecto ha resultado favorable en la consecución de los objetivos propuestos.Ítem Vocal Boost: Software para PC para ajustar el volumen de los diálogos en tiempo real usando inteligencia artificial(2024-10-16) Almagro Martos, Bernardo; Vera Candeas, Pedro ; Cabañas Molero, Pablo Antonio ; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en el desarrollo de un software para PC en Linux que permite regular el volumen de los diálogos de forma independiente al resto de sonidos, enfocado principalmente en películas o videos. Se ha utilizado la red neuronal profunda DEMUCS para separar la voz del resto de audio y se ha adaptado la misma para su funcionamiento en tiempo real. El software se ha integrado en una aplicación con interfaz gráfica para el sistema de sonido, utilizando herramientas como PulseAudio y Sounddevice. El resultado es una aplicación que permite al usuario ajustar el volumen de los diálogos de manera independiente al resto de sonidos en tiempo real.