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Palestrante: Nicolas Figueiredo
Data e hora: ter, 30/04/2019 - 16:00
Local: Auditório do CCSL/IME
Resumo:

Representações espectrais de sinais temporais são amplamente utilizadas em diversas áreas da engenharia, matemática e computação. Para isso, é tipicamente utilizada a STFT, que utiliza componentes de frequência igualmente espaçados e com resolução constante. Para contornar a troca entre a resolução no tempo e na frequência sempre presente nesse tipo de transformada, podem ser empregadas transformadas multi-resolução, que utilizam componentes de frequência com resolução e espaçamento variáveis. Partindo da mesma motivação, as transformadas adaptativas utilizam informações do sinal sendo analisado para compor um espectrograma a partir de janelas de análise de diferentes tamanhos, priorizando a resolução no tempo ou na frequência de acordo com o comportamento do sinal.

Nesse seminário será apresentada a Constant-Q Transform (CQT) como um exemplo de transformada multi-resolução e dois tipos de transformadas adaptativas desenvolvidas por Lukin & Todd, além de uma intenção de contribuição baseada na redução do custo computacional de transformadas adaptativas.

Palestrante: Dr. Paulo Hubert, Lab. de Acústica e Meio Ambiente, EPUSP
Data e hora: ter, 30/10/2018 - 16:00
Local: Auditório Antônio Gilioli - Bloco A, IME/USP
Resumo: Os problemas de detecção de pontos de mudança em séries de tempo são estudados pelo menos desde a década de 1950, e possuem aplicações em diversas áreas. Neste seminário apresentamos uma breve revisão histórica deste problema e das soluções disponíveis na literatura. Propomos ao final um algoritmo recursivo para segmentação retrospectiva de áudio, baseado na busca por pontos de mudança na potência total do sinal. O algoritmo utiliza um teste de hipóteses plenamente Bayesiano como condição de parada, e tem complexidade O(n log n) no pior caso; as características operacionais (operating characteristics) do algoritmo podem ser efetivamente ajustadas com base em um único parâmetro livre. Apresentamos uma implementação em Python+Cython, e mostramos uma aplicação ao problema da análise não-supervisionada de áudios submarinos de longa duração.
Palestrante: Paulo Vitor Itaboraí
Data e hora: qui, 30/08/2018 - 15:00
Local: Auditório do CCSL - IME/USP
Resumo: Neste seminário será apresentada uma visão geral a respeito dos instrumentos musicais atuados com sistemas de controle de vibração, visando aumentar as possibilidades acústicas e musicais de um instrumento. Em particular, o foco será em apresentar os desafios da utilização de um sistema de controle com realimentação (feedback) com o objetivo de controlar ressonâncias, parciais e decaimentos de um instrumento acústico em tempo real.

Palestrante: Guilherme Feulo e Micael Antunes
Data e hora: seg, 25/06/2018 - 17:00
Local: Auditório Antonio Gilioli - Bloco A
Resumo: Este seminário tem como foco a apresentação de um algoritmo que modela a dissonância sensorial a partir de um filtro de bandas críticas, baseados nas experiências de minimização de dissonância de William Sethares e John Pierce. O seminário começará com uma revisão histórica do termo dissonância, buscando definir o que entendemos por dissonância sensorial, seguido de uma apresentação da evolução dos modelos de dissonância, de Helmholtz a Vassilakis. Apresentaremos um estudo detalhado de um espectro gerado a partir do algoritmo em questão, apontando soluções e limitações da técnica de geração de espectros. Por fim, exporemos exemplos musicais que utilizam a técnica de modelagem da dissonância para fins de processos criativos.

Palestrante: Rodrigo Borges
Data e hora: seg, 18/06/2018 - 17:00
Local: Auditório Antônio Gilioli - Bloco A
Resumo:

Sistemas personalizados de recomendação de música operam geralmente recomendando itens para um determinado usuário de acordo com seus dados históricos de escuta. Essa abordagem porém apresenta um caráter guloso a longo prazo pois recomenda itens mais consumidos com maior frequência e deixa de explorar novas possibilidades.

Nesse seminário apresentamos uma estratégia que procura amenizar esse problema balanceando segurança (exploitation) e novidade (exploration) no ato da recomendação. O sistema de recomendação é comparado a um conjunto de máquinas de caça níquel em um problema conhecido como multi-armed bandit da área de aprendizagem reforçada. Alguns resultados práticos extraídos da literatura são apresentados como tendo sido bem sucedidos em situações de recomendação de longo prazo e em situações de novos itens inseridos na base de dados.

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