Indice degli argomenti

  • PSI5123 - Aprendizagem de Máquina de Sinais de Áudio e Voz

    Minimizza tutto Espandi tutto

    Caros alunos,

    As aulas da disciplina ocorrerão às terças-feiras das 17h00 às 20h00.

    Para acessar o link do Google Meet.

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  • Conceito - Alunos

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      Conceito Compito
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  • Apresentação dos Projetos - Cronograma e Organização

    A duração das apresentações é de 10 minutos com 5 minutos de perguntas. A apresentação deve ser feita em slides. Adicionalmente, se quiser, apresente códigos, scripts ou demonstre seus resultados.

    14 de Setembro, 2021 - Lista de Alunos (em construção)
    Andre Lucas de Oliveira Duarte
    João Pedro de Omena Simas
    Caique Bueno Passolongo
    Guilherme Apolinario Silva Novaes
    Alessandra Carolina Botto
    Andre Luis Ferreira Marques
    Bruno Elton da Luz
    Gabriel Durante
    Gabriel de Souza Lima
    Vinicius da Silva Borges
    Rodrigo Anjos de Souza
    Lucas Giannella de Oliveira Apresentação

    21 de Setembro, 2021 - Lista de Alunos (em construção)
    Felipe Meneguitti Dias
    João Pedro de Omena Simas
    Mauro Chiozzotto
    Tiago Gaspar da Rosa
    Bruno Elton da Luz
    Adriano Tito da Silva
    Marcelo Monari Baccaro
    Thiago Yuji Aoyagi
    Andre Amaro Bueno
    Fernando dos Santos Gil
    Pedro Henrique Pereira
    Fabiano Valente Nunes
    Yuri Perim
    Nilo Henrique Garcia Behaker

  • Programação de Aulas

    Caros alunos,

    Segue calendário preliminar da disciplina. O calendário será atualizado semanalmente, com detalhamento do planejamento das aulas. Desta forma, é importante que os alunos acessem continuamente a plataforma.

    Datas importantes

    24/08: Avaliação
    14/09 e 21/09: Apresentações Finais.

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      Ementa Final - 11/08/2021 File
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  • Projeto da Disciplina

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      Vídeo - Instruções para o Projeto Final URL
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      Projeto Final e Questões de Pesquisa File
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  • Proposta de Projeto

    Caros alunos,

    A proposta de projeto consiste em um documento de 1 ou 2 páginas que descreve o tema de pesquisa, os principais objetivos, os materiais e métodos, os resultados esperados e as referências encontradas.
    Utilizem o modelo fornecido pelo International Conference on Acoustics, Speech, & Signal Processing (​ICASSP) 2021 tanto para a proposta de projeto como para o artigo final.
    Modelos em Latex e Word podem ser baixados em https://2021.ieeeicassp.org/Papers/PaperKit.asp.

    Prazo para entrega da proposta: 13/07/2021 (23h59)
    Atenciosamente,
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      Template - ICASSP 2021 - Word File
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      Template - ICASSP 2021 - Latex File
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      Entrega da Proposta de Projeto Compito

  • Projeto - Arquivos Finais

    Caros alunos,

    O relatório final deve ser organizado na forma de artigo de pesquisa. Ele poderá ser feito de preferencia em Inglês, mas também aceitaremos artigos em Português.

    Utilizem o modelo fornecido pelo International Conference on Acoustics, Speech, & Signal Processing (​ICASSP) 2021 tanto para a proposta de projeto como para o artigo final.
    Modelos em Latex e Word podem ser baixados em https://2021.ieeeicassp.org/Papers/PaperKit.asp.

    Por favor, façam upload de todos os arquivos, referentes à apresentação, notebooks, códigos fonte, entre outros.

    Prazo para entrega: 05/09/2021 14/09/2021 (23h59)
    Atenciosamente,

  • Lista de Exercícios 1 - Entrega 08/08/2021

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      Lista de Exercício 1 File
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      Entrega da Lista de Exercícios 1 Compito
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      Fórum da Lista de Exercício 1 Forum

  • Lista de Exercícios 2 - Entrega 22/08/2021

    Fiquem atentos para a data de entrega: 22/08/2021.

  • Aula 1 - Apresentação da disciplina. Processamento de Sinais de Voz: Representações e Modelos

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      1ª Aula - Vídeo URL
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      Apresentação da Disciplina File
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      Processamento e Aprendizagem de Voz - Representações e Modelos File
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  • Aula 2 - DTFT, DFT, STFT e Aplicações em Python

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      2ª Aula - Vídeo URL
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      Aula 2 - Slides File
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  • Aula 3 - STFT - Análise e Síntese. Processamento de Sinais de Voz: Representações e Modelos

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      3ª Aula - Vídeo URL
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      Python/Librosa - Jupyter Notebook - PDF File
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      DFT - Jupyter Notebook - PDF File
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      STFT - Análise - Jupyter Notebook - PDF File
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      STFT - Análise/Síntese - Jupyter Notebook - PDF File
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      Arquivos Python - Librosa - DFT - STFT File
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  • Aula 4 - Sinais de Voz e Percepção Auditiva

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      4ª Aula - Vídeo URL
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      Speech - Slides File
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      Auditory Perception - Slides File
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  • Aula 5 - MFCC, Método da Máxima Verossimilhança e Divergência de Kullback-Leibler ou Entropia Relativa

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      5ª Aula - Vídeo URL
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      Arquivos Python - MFCC File
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      MFCC - Jupyter Notebook - PDF File
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  • Aula 6 - Divergência de Kullback-Leibler, Redes Neurais: Gradientes e Retropropagação

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      6ª Aula - Vídeo URL
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      Método da máxima verossimilhança e Divergência de Kullback-Leibler com Desigualdade de Jensen File
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      Redes Neurais: Gradientes e Retropropagação File
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  • Aula 7 - Redes Neurais: Gradientes e Retropropagação. Deep Learning e Pytorch

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      7ª Aula - Vídeo URL
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      Machine_Learning File
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      Pytorch File
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  • Aula 8 - Pytorch, MLP, Deep Learning, RNN e BPTT

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      8ª Aula - Vídeo URL
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      Redes Neurais Recorrentes: Estados, Gradientes e Retropropagação através do Tempo (RNN: BPTT) File
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      Pytorch_AutoGrad_GPU File
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      Pytorch_MLP_UniversalFunctionAproximator File
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  • Aula 9 - RNN - GRU, LSTM. CNN, Pytorch

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      9ª Aula - Vídeo URL
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      MFCC_MLP_Pytorch File
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      MiniBatch File
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      Aprendizagem de sequências File
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  • Aula 10 - K-Means. Gaussian Mixture Models

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      10ª Aula - Vídeo URL
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      CNN_Audio_Application File
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      Notebook - CNN File
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      Notebook - K-Means File
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      Modelos de misturas de gaussianas (GMMs) File
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  • Aula 11 - Avaliação

  • Aula 12 - Apresentações 14/09/2021

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      Vídeo 12ª Aula - Apresentações URL
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  • Aula 13 - Apresentações 21/09/2021

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      Vídeo 13ª Aula - Apresentações URL
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