Aproximación de señales acústicas a través de funciones polinomiales

Approximation of acoustic signals through polynomial functions

Andrea Cruz Rojas (2023, [Tesis de maestría])

Las señales acústicas presentan diversas características, como la frecuencia, amplitud y duración. Existen varias formas de representar una señal acústica, siendo la representación en el dominio del tiempo la más común. Esta representación permite visualizar la variación de la amplitud a lo largo del tiempo, analizar la duración, la forma de onda y los cambios rápidos o lentos en la amplitud. Sin embargo, las señales acústicas pueden contener un gran número de elementos, lo que resulta en archivos digitales de gran tamaño que dificultan su envío y almacenamiento. En este trabajo, se llevó a cabo un estudio de aproximación de señales acústicas utilizando diversas funciones polinomiales, como las funciones Zernike, Bessel y Jinc para reducir la cantidad de datos necesarios para representar la señal acústica, lo que simplifica la manipulación de dichos datos. El objetivo es identificar qué polinomio y cuántos coeficientes ofrecen un mejor rendimiento, es decir, una mejor señal acústica. Este estudio se basa en una evaluación objetiva y subjetiva de la reconstrucción de las señales acústicas, lo cual, hasta donde tenemos conocimiento, no se ha estudiado utilizando ambas metodologías en conjunto.

Acoustic signals have various characteristics, such as frequency, amplitude and duration. There are several ways to represent an acoustic signal, with time domain representation being the most common. This representation allows you to visualize the variation of the amplitude over time, analyze the duration, the waveform and the fast or slow changes in the amplitude. However, acoustic signals can contain a large number of elements, resulting in large digital files that make them difficult to send and store. In this work, an approximation study of acoustic signals was carried out using various polynomial functions, such as the Zernike, Bessel and Jinc functions to reduce the amount of data necessary to represent the acoustic signal, which simplifies the manipulation of said data. The objective is to identify which polynomial and how many coefficients offer better performance, that is, a better acoustic signal. This study is based on an objective and subjective evaluation of the reconstruction of acoustic signals, which, to the best of our knowledge, has not been studied using both methodologies together.

Calidad de audio, Compresión de señal acústica, Polinomios ortogonales, Pruebas objetivas y subjetivas. Audio quality, Acoustic signal compression, Orthogonal polynomials, Objective and Subjective Tests INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES ELECTROACÚSTICA ELECTROACÚSTICA

The HUB Model: An evolving concept for knowlegde management among and between stakeholders towards integrated agri-food systems

Jelle Van Loon (2022, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA INNOVATION SYSTEMS FOOD SYSTEMS AGRIFOOD SYSTEMS DATA PROCESSING

The generation challenge programme platform: Semantic standards and workbench for crop science

Richard Bruskiewich Guy Davenport Mathieu Rouard Reinhard Simon Samart Wanchana Trushar Shah Victor Jun Ulat Andrew Farmer Pankaj Jaiswal Mark Wilkinson David Marshall Alyssa Collins (2008, [Artículo])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CROP IMPROVEMENT GENETIC RESOURCES PLANT BREEDING BIODIVERSITY COMPUTER APPLICATIONS DIGITAL TECHNOLOGY DATA PROCESSING

Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales

Detection of violent events in social media publications

Esteban Ponce León (2023, [Tesis de maestría])

En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.

In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.

Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES