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Proyecto para la materia Procesamiento digital de señales de audio, curso 2024, FING, UDELAR.

El curso busca profundizar la formación de los estudiantes en procesamiento de señales. Al finalizar la unidad curricular el estudiante comprenderá los fundamentos del procesamiento digital de señales de audio, tales como el análisis de tiempo corto, el compromiso tiempo-frecuencia, el modelo fuente-filtro, o la deconvolución. También tendrá experiencia en técnicas clásicas del área, como la Codificación por Predicción Lineal (LPC) ó el análisis Cepstral. Será capaz de programar algoritmos para implementar las técnicas estudiadas y resolver problemas recurrentes, como la detección de frecuencia fundamental y la estimación de envolvente espectral. Esta formación le permitirá abordar proyectos en los que intervengan señales de audio (como la voz hablada, la música o los sonidos del entorno), con aplicaciones en telecomunicaciones, producción audiovisual, o bioacústica, entre otras.

DNN Fault Injection with Posit

Las técnicas que se enseñan son fundamentales en el campo del procesamiento digital de señales. Estas técnicas sirven para tratar señales que pueden ser descritas estadísticamente o que están contaminadas por diferentes tipos de ruido. Este curso de posgrado está diseñado para estudiantes que ya tienen conocimientos básicos en procesamiento digital de señales. El objetivo es profundizar en técnicas avanzadas para analizar y procesar señales, especialmente aquellas que contienen ruido o que presentan características estadísticas.

La unidad curricular propone como objetivos que el estudiante sea capaz de enfrentarse a un problema de aprendizaje automático tomando en cuenta los diferentes aspectos claves para su correcto abordaje, como el estudio y preparación de los datos, la selección de características, la selección de modelos y de sus hiper-parámetros, el ajuste fino de los modelos, el sobreajuste y el sub-ajuste a los datos, la correcta estimación de desempeño, así como la presentación de la solución, su puesta en marcha, despliegue y monitoreo.

El problema que se buscó resolver fue la automatización del preprocesado de videos en el contexto de la Tesis de Maestría PEDECIBA Biología (Celular y Molecular) realizada por la Lic. Constanza Silvera sobre Evaluación del desempeño motor en un modelo de enfermedad de Parkinson en Drosophila melanogaster.