Proposta de uma função custo para a preservação espacial de fontes sonoras em aparelhos auditivos binaurais

Diego Marques do Carmo, Marcio H Costa, Ricardo Augusto Borsoi

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661592

Keywords: Aparelhos auditivos binaurais MWF ITF IC

Abstract

Aparelhos auditivos binaurais possibilitam não apenas uma redução mais efetiva de ruído aditivo em comparação ao uso bilateral, como também permitem a preservação das características espaciais originais do ambiente acústico. Neste trabalho é realizada uma análise sobre as três principais técnicas de preservação de pistas binaurais para aparelhos auditivos. A partir das observações realizadas é apresentada uma nova proposta para a preservação das pistas binaurais tanto para ruído proveniente de uma fonte sonora pontual quanto para ruído difuso. Simulações computacionais indicam a eficácia do método proposto, possibilitando um adequado compromisso entre redução de ruído e preservação do cenário acústico original.

Download

Classificação do Índice de Satisfação de Clientes a partir de Indicadores de Rede Móvel e de Negócios utilizando Redes Neurais

Carlos A. Martins Jr., Lisandro Lovisolo, Marcelo Gonçalves Rubinstein

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661593

Keywords: Aprendizado de Máquina NPS Churn RNA

Abstract

A concorrência no setor de telecomunicações é um desafio. Para manter a rentabilidade, as operadoras se amparam em métricas de negócios, tais como a taxa de rotatividade dos clientes (churn) e o NPS (Net Promoter Score). Neste trabalho exploramos técnicas de aprendizado de máquina para previsão do NPS e, consequentemente, prover meios de reduzir o churn. Foi utilizada uma base amostral de 82.618 clientes do Brasil que inclui informações sobre uso e cobrança. Mostramos que, sob uma ampla variedade de métricas de rede e de negócio, é possível treinar uma máquina para entender a percepção dos clientes visando mantê-los.

Download

Uma Proposta de Roteamento Oportunístico Energeticamente Eficiente para Redes de Sensores sem Fio

Gunnar Fermino, Renato M. de Moraes

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661598

Keywords: Eficiência energética protocolo de roteamento redes de sensores sem fio RSSF

Abstract

Routing protocols can become the villains of wasting energy in wireless sensor networks (RSSFs). The number of control packets sent and the lack of load balancing between routes can drain energy from nodes nearest the base station (BS). This work proposes a technique for selecting the next hop on the route, which considers the balance of energy consumption, transmission quality, and fault tolerance. For this, are considered the residual energy, the intensity of the received signal and the degree of connectivity of the neighbors in up to two hops away.

Download

Splitted Neural Networks for Equipment Inspection: Experiments and Resources

Luan Assis Gonçalves, Tiago Guerreiro, Samya Pinheiro, Flavio Mendes de Brito, Ingrid Nascimento, Neiva Linder, Aldebaro Klautau

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661611

Keywords: splitted neural network networked environment equipment inspection semantic segmentation

Abstract

This paper presents a feasibility study of performing equipment inspection on networked environments by exploring networks specially designed for semantic segmentation task. It is assumed that the neural network needs to be split and the resulting two pieces need to be allocated in two devices. The provided results suggest that the current state of the art on semantic segmentation is not well-suited for the splitted networks applications even in the context of the 5G networks.

Download

Algoritmo Baseado em Aprendizado por Reforço e Modelo Markoviano para Alocação de Recursos em um Sistema Internet das Coisas Cognitivo

Matheus Matos Vasconcelos, Alisson Cardoso, Flávio Vieira

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661613

Keywords: Aprendizado por Reforço Cadeia de Markov Internet das Coisas (IdC) Escalonamento

Abstract

Este artigo propõe a utilização de um algoritmo de aprendizado por reforço para controlar a transmissão de pacotes de múltiplos dispositivos em um sistema de comunicação sem fio baseado no conceito de Internet das Coisas (IdC) Cognitivo. A abordagem proposta consiste em adotar uma cadeia de Markov para modelar os estados do sistema de comunicação e suas transições, fornecendo os parâmetros necessários para determinar ações para o sistema através de um algoritmo Q-Learning. O artigo também apresenta uma avaliação do desempenho do algoritmo desenvolvido em comparação aos de alguns algoritmos de escalonamento em termos de vários parâmetros, tais como: função de utilidade, vazão, ocupação do buffer, taxa de perda de pacotes, etc.

Download

MultiModal Dataset for Machine Learning Applied to Telecommunications

Arthur M Nascimento, Walter Frazão, Ailton P de Oliveira, Diego de Azevedo Gomes, Aldebaro Klautau

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661615

Keywords: 5G deep learning ray-tracing LIDAR

Abstract

Gather data to test telecommunication systems is an essential step to guarantee the quality of the product, but it can be a slow process and demand a good amount of effort. Having a ready dataset at disposal make things way easier and faster, allowing a developer to focus in more specific stuff. This paper presents an entire multimodal dataset with different kinds of information like: channel communication, urban traffic and obstacles position, got from two simulations made in two different city models: Beijing and Rosslyn. It also includes detailed information on how each data is stored.

Download

UAV-Based Crop Monitoring Through Multispectral Image Processing using Open-Source Tools

Pedro A Castro, João Paulo T Borges, Sofia Klautau, Samya Pinheiro, Lucas C Shibata, Silvia Lins, Aldebaro Klautau

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661616

Keywords: Precision agriculture Unmanned aerial vehicles Open-source software OpenDroneMap

Abstract

Aerial imagery map generation depends on the application of several optimization processes for image quality improvement. This is usually done by proprietary software, which removes the possibility of code customization and often requires expensive licenses. This paper proposes the adoption of an open-source aerial mapping tool as a learning platform in the area of unmanned aerial vehicle (UAV) mapping, posing as an alternative to commercial programs in the study of multispectral aerial images applied to crop health monitoring. The paper discusses the results obtained in the experiments using the different processing methods available at the proposed tool.

Download

Colorização Automática de Imagens em Escala de Cinza Utilizando Aprendizagem Profunda

Leo Araújo, Luciana Veloso

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661617

Keywords: Deep Learning Redes Neurais Convolucionais Colorização Automática

Abstract

Métodos de \textit{Deep Learning} têm superado técnicas tradicionais em diversas aplicações de domínios da Visão Computacional e do Processamento de Sinais. Nesse contexto, neste trabalho é realizado um estudo sobre a aplicabilidade de tais métodos para colorir imagens automaticamente. Foram comparadas três arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais segundo três índices quantitativos, a raíz do erro médio quadrático (RMSE), a relação sinal ruído de pico (PSNR) e o índice de similaridade estrutural (SSIM), além de um teste de usabilidade. Verificou-se que redes convolucionais são capazes de realizar colorização automática, podendo colorir imagens de forma fotorrealista.

Download

Utilization of Low-Cost Pulse Coherent Radar for Physiological Assessment in Vehicle Interior

Lucas Cardoso Broto, Maria Okimoto

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661619

Keywords: Radar Vital signal signal processing physiological supervision

Abstract

Contactless human monitoring and radar have been a discussion topic in vehicular technology. This technology applied to interior monitoring may open new opportunities for assistance systems that provide information about the passenger's health condition. This paper characterizes the usage of a low-cost single radio-frequency pulse radar as a mean to assess driver's respiration and heart rate inside a vehicle. Real data acquisition was performed and the accuracy of the radar evaluated against a ground truth (ECG). Two signal processing techniques were applied and in each proposed scenario: FFT and EMD, where FFT presented a better curve fitting and higher accuracy.

Download

Uma Máscara Tempo-frequência Conformável Assimétrica para Redução de Ruído em Aparelhos Auditivos

Rivael Pigatto, Bruno C. Bispo, Marcio H Costa

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661624

Keywords: Máscaras tempo-frequência máscara assimétrica redução de ruído aparelhos auditivos

Abstract

As máscaras tempo-frequência são uma das principais estratégias para redução de ruído em aparelhos auditivos. As máscaras encontradas na literatura possuem curvas de ganho, em função da razão sinal-ruído em decibel, simétricas em relação ao meio ganho. Este trabalho apresenta uma primeira proposta de máscara paramétrica conformável assimétrica. A máscara proposta é capaz de modelar as do estado-da-arte. O seu desempenho é avaliado em termos de qualidade sonora perceptual e inteligibilidade de sinais de fala utilizando métricas objetivas e vários tipos de ruído. Os resultados indicam que a maior maleabilidade da máscara proposta permite um leve aumento na qualidade e inteligibilidade da fala.

Download