XLIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais

This work investigated the robustness of Self-Supervised Learning (SSL)-based models for speech emotion recognition, specifically HuBERT and Wav2Vec2, under different acoustic degradation conditions. For this purpose, the IEMOCAP (Interactive Emotional Dyadic Motion Capture Database) dataset was used in combination with synthetic telephone noise...

This paper presents a TinyML embedded system for environmental sound classification targeting hearing-impaired individuals in public spaces. A lightweight 1D Convolutional Neural Network (1D CNN) trained through the Edge Impulse platform is deployed on an ESP32-S3 microcontroller directly connected to a MAX9814 electret microphone, currently classifying...

Neste artigo, apresenta-se uma análise teórica do algoritmo RAS-dMCC (robust adaptive sampling diffusion maximum correntropy criterion) para amostragem adaptativa em redes de difusão na presença de ruído impulsivo Bernoulli-Gauss. São derivadas expressões analíticas para limiares associados ao parâmetro de penalização da amostragem, permitindo orientar...

This study investigates the feasibility of coexistence between an incumbent fixed service (FS) and a 6G network in the same location under spectrum sharing. For coexistence to be possible, a protection criterion must be met. Regulatory agencies define this criterion as the ratio of inter-network interference to noise at the FS receiver. Simulation...

Apresenta-se uma metodologia para projeto de lentes de Luneburg fabricáveis por impressão 3D em SLA na faixa mmW, utilizando estruturas TPMS como células unitárias reconfiguráveis. A permissividade efetiva da estrutura é caracterizada por simulação Floquet e extraída pelo método NRW, gerando uma curva epsilon que mapeia o gradiente de Luneburg em fração...

Voice interaction with artificial intelligence systems has improved to the point that it is increasingly used as the primary interaction between people and those systems. However, this technology doesn't have equal performance across all language variants, such as regional or sociolinguistic dialects. The training of an automatic speech recognition model...

Traditional rain gauges face coverage and maintenance limitations in tropical areas. Opportunistic acoustic sensing offers a scalable alternative; however, models often struggle with environmental adaptability and data imbalance. This study proposes a Machine Learning framework for rainfall classification across two contrasting soundscapes: Fortaleza's...

Este trabalho compara duas arquiteturas de redes neurais convolucionais (convolutional neural networks - CNNs) para a detecção automática de arritmias cardíacas. Com base no sinal de eletrocardiograma (ECG), consideraram-se duas abordagens: uma unidimensional (CNN-1D), operando sobre o sinal cru e uma bidimensional (CNN-2D), alimentada por espectrogramas...

This paper addresses joint transmit beamforming for a monostatic integrated sensing and communication base station with separate transmit and receive arrays. The goal is to minimize the Cramér-Rao bound for target direction estimation while satisfying per-user downlink signal-to-interference-noise ratio (SINR) requirements and individual per-target radar...

O ruído do tráfego nas áreas urbanas aumentou significativamente nos últimos anos, o que pode afetar a qualidade de vida humana e levar a problemas de saúde significativos, como doenças cardiovasculares e distúrbios do sono. Uma técnica de auralização realista para cenários de ruído de tráfego seria uma ferramenta valiosa para gestores de cidade, pois...