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Optimización mediante algoritmos evolutivos de la representación de señales para el reconocimiento automático del habla

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Autores/as: Leandro Daniel Vignolo ; Hugo Leonardo Rufiner ; Ignacio Ponzoni ; Omar Chiotti ; Pablo Granitto ; Diego Humberto Milone

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No requiere 2012 Biblioteca Virtual de la Universidad Nacional del Litoral (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

The key issue on speech recognition is given by the characteristics of the signals involved, as these are governed by complex probability density functions, are non-stationary and generally contaminated with noise of diverse nature and intensity. This is why the automatic recognition systems need a processing stage in order to bring out the key features of phonemes, allowing to improve their performance. The goal of this thesis is the development of a methodology for the optimization of the signal processing stage, in order to improve the results of an automatic speech recognition system. This methodology consists in the use of evolutionary algorithms for the optimization of the feature vector used for speech signal representation. The hypothesis is that the better the analysis or process applied to the patterns that are to be classified, the more separated would the classes result in the features space and, therefore, the classification task would be simpler. In this thesis, the first proposal is to continue the search for an optimal representation based on cepstral coefficients, by the optimization of the filterbank involved in this feature extraction procedure. On the other hand, wavelets have characteristics that are useful for the analysis of non-stationary signals. These features present discriminative information, however, the large number of coefficients makes the task of the classifier more difficult. Because of this, the use of an evolutionary algorithm is proposed to search for a subset of coefficients which maximizes the discrimination capability.
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Optimización multi-objetivo: Aplicaciones a problemas del mundo real

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Autores/as: Javier López ; Laura Cristina Lanzarini ; Guillermo Leguizamón

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No requiere 2013 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

La optimización de problemas es un terreno fértil en un mundo que se caracteriza por contar con recursos escasos (naturales, económicos, tecnológicos, infraestructura, sociales, tiempo, etc.). Hacer el mejor uso posible de estos recursos en una tarea, a la vez, importante y difícil. Ofrecer soluciones de calidad, aunque no necesariamente sean las mejores, implica que los recursos excedentes, frutos de la optimización, puedan utilizarse en nuevos productos o servicios. La gran mayoría del software que utilizan las empresas tiene como misión principal la automatización de tareas repetitivas. Una minoría de aplicaciones de software se utiliza como soporte a la toma de decisiones de un decisor humano. Una porción ínfima de artefactos de software son capaces de ofrecer cual es la decisión adecuada para un problema complejo. Es en este último grupo donde se encuentran las técnicas estudiadas en esta tesis. La implementación en el mundo real de algoritmos de búsqueda y optimización se hace necesaria y evidente a medida que aumenta la complejidad de los procesos, las empresas y gobiernos sufren una presión constante para ser más competitivos y eficientes, y los recursos disponibles se presentan como escasos ante una demanda en permanente aumento. Las metaheurísticas están pensadas para ofrecer una solución a este tipo de problemas pertenecientes a la clase de complejidad NP. Si bien son soluciones aproximadas, no exactas, en general son lo suficientemente buenas como para que su utilidad sea valiosa.
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Optimization and Energy Maximizing Control Systems for Wave Energy Converters

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978-3-0365-2825-0 (en línea)

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Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ingeniería y tecnología  

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Optimization Methods Applied to Power Systems: Optimization Methods Applied to Power Systems

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978-3-03921-131-9 (en línea)

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Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la computación e información - Ciencias de la salud - Artes  

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Optimization Methods Applied to Power Systems: Optimization Methods Applied to Power Systems

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978-3-03921-157-9 (en línea)

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Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la computación e información - Ciencias de la salud - Artes  

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Optimization Methods Applied to Power Systems Ⅱ

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978-3-0365-0359-2 (en línea)

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Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ingeniería y tecnología  

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Optimization of Motion Planning and Control for Automatic Machines, Robots and Multibody Systems

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978-3-03943-061-1 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ingeniería y tecnología  

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Optimized Bayesian Dynamic Advising: Theory and Algorithms

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ISBNs: 978-1-85233-928-9 (impreso) 978-1-84628-254-6 (en línea)

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No detectada 2006 SpringerLink

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ciencias químicas  

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Optimizing HPC Applications with Intel Cluster Tools

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ISBNs: 978-1-4302-6496-5 (impreso) 978-1-4302-6497-2 (en línea)

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No requiere 2014 Directory of Open access Books acceso abierto
No requiere 2014 SpringerLink acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Lenguas y literatura  

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Optimizing Plant Water Use Efficiency for a Sustainable Environment

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978-3-0365-5135-7 (en línea)

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias de la computación e información - Ciencias biológicas - Ingeniería y tecnología - Ingenieria ambiental - Medios de comunicación