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Este Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo realizar el desarrollo de un sistema de transacciones a modo de monedero electrónico mediante el uso de la tecnología NFC en teléfonos móviles. El sistema hace uso de la tarjeta SIM NFC del dispositivo para almacenar la información referente al monedero y para realizar todas las operaciones de crédito y débito de forma segura en nuestro propio teléfono. Para una mayor seguridad, el sistema incorpora un mecanismo de autenticación biométrica conforme a la filosofía “Match-on-card” la cual permite al usuario autenticarse biométricamente. En nuestro caso, esta autenticación biométrica se realizará con reconocimiento de Iris, realizando la comparación en la tarjeta SIM del propio dispositivo del usuario, evitando así sacar información sensible al exterior. El sistema consta de dos dispositivos móviles, uno actuando como punto de venta, y otro como cliente. En punto de venta, al que llamaremos sistema servidor, simula una máquina expendedora de bebidas, mientras que el cliente hace uso de un dispositivo móvil con la tarjeta SIM NFC que permite interaccionar con el servidor de forma inalámbrica. Asimismo el dispositivo cliente lleva implementado un software de gestión que habilita al usuario para realizar consultas del estado de su monedero electrónico así como para autenticarse biométricamente mediante Iris. This Final Degree Project aims to develop a trading system by using NFC technologies on mobile phones. The system works with the device SIM card in order to store the state of the electronic wallet and to perform all credit and debit operations securely inside our own phone. Moreover, the system incorporates a biometric authentication mechanism according to the “Match-on-card” philosophy which allows the user to authenticate himself biometrically by using an iris recognition algorithm. The system has two mobile devices, one of them acting like a point of sale and the other like a client. The point of sale (server) simulates the software of a soft-drink vending machine. The client consist of two main elements: a mobile device and a SIM NFC card, which allow to communicate with the server wirelessly. Additionally the client device implements a management software that allow the user to make enquiries and perform biometrical authentications and enrolments. Ingeniería Telemática

Official contribution of the National Institute of Standards and Technology; not subject to copyright in the United States., ATVS-UAM submits a fast, light and efficient single system. The use of a task-adapted nonspeech-recognition-based VAD (apart from NIST conversation labels) and gender-dependent total variability compensation technology allows our submitted system to obtain excellent development results with SRE08 data with exceptional computational efficiency. In order to test the VAD influence in the evaluation results, a contrastive equivalent system has been submitted exclusively changing ATVS VAD labels with BUT publicly contributed ones. In all contributed systems, two gender-independent calibrations have been trained with respectively telephone-only and mic (either mic-tel, tel-mic or mic-mic) data. The submitted systems have been designed for English speech in an application-independent way, all results being interpretable in the form of calibrated likelihood ratios to be properly evaluated with Cllr. Sample development results with English SRE08 data are 0.53% (male) and 1.11% (female) EER in tel-tel data (optimistic as all English speakers in SRE08 are included in total variability matrices), going up to 3.5% (tel-tel) to 5.1% EER (tel-mic) in pessimistic cross-validation experiments (25% of test speakers totally excluded from development data in each xval set). The submitted system is extremely light in computational resources, running 77 times faster than real time. Moreover, once VAD and feature extraction are performed (the heaviest components of our system), training and testing are performed respectively at 5300 and 2950 times faster than real time.

Proceedings of Interspeech 2009, Brighton (United Kingdom), In this paper we compare forensic speaker recognition with traditional features using two different formant tracking strategies: one performed automatically and one semi-automatic performed by human experts. The main contribution of the work is the use of an automatic method for formant tracking, which allows a much faster recognition process and the use of a much higher amount of data for modelling background population, calibration, etc. This is especially important in likelihood-ratio-based forensic speaker recognition, where the variation of features among a population of speakers must be modelled in a statistically robust way. Experiments show that, although recognition using the human-in-the-loop approach is better than using the automatic scheme, the performance of the latter is also acceptable. Moreover, we present a novel feature selection method which allows the analysis of which feature of each formant has a greater contribution to the discriminating power of the whole recognition process, which can be used by the expert in order to decide which features in the available speech material are important., This work has been funded by the Spanish Ministry of Education under project TEC2006-13170-C02-01.

Actas de las V Jornadas en Tecnología del Habla (JTH 2008), ATVS submission to ALBAYZIN-VL08 will consist of different combinations of a set of acoustic and phonotactic subsystems that our group has developed during the last years. Most of these subsystems have already been evaluated on NIST LRE 07 evaluation. At the time of writing this system description some of the details of our submission are still undefined. Therefore we will briefly describe our systems and the intended combinations to be submitted, but these settings should not be taken as final in any way. As acoustic subsystems we will use a GMM SuperVectors and a GLDSSVM subsystem, while the phonotactic subsystem will be a PhoneSVM system. We are still deciding the best fusion strategy and the best combination of subsystems at the time of writing. Output scores will be submitted in the form of loglikelihood ratio (logLR) scores in an application independent way. Open-set detection thresholds will be set to the Bayes thresholds in all cases, and the same logLR sets will probably be submitted to the closed- and open-set conditions., This work was funded by the Spanish Ministry of Science and Technology under project TEC2006-13170-C02-01.

Proceedings of Interspeech 2008, Brisbane (Australia), This paper presents and describes Ahumada III, a speech database in Spanish collected from real forensic cases. In its current release, the database presents 61 male speakers recorded using the systems and procedures followed by Spanish Guardia Civil police force. The paper also explores the usefulness of such a corpus for facing the important problem of database mismatch in speaker recognition, understood as the difference between the database used for tuning a speaker recognition system and the data which the system will handle in operational conditions. This problem is typical in forensics, where variability in speech conditions may be extreme and difficult to model. Therefore, this work also presents a study evaluating the impact of such problem, for which a corpus quoted as NIST4M (NIST MultiMic MisMatch) has been constructed from NIST SRE 2006 data. NIST4M presents microphone data both in the enrolled models and in the test segments, allowing the generation of trials in a variety of strongly mismatching conditions. Database mismatch is simulated by eliminating some microphone channels of interest from the background data, and computing scores with speech from such microphones in unknown testing conditions as usually happens in forensic speaker recognition. Finally, we show how the incorporation of Ahumada III as background data is useful to face database mismatch in real-world forensic conditions., This work has been supported by the Spanish Ministry of Education under project TEC2006-13170-C02-01.

Ponencia presentada en la Seventh International Conference on Forensic Inference and Statistics, The University of Lausanne, Switzerland, August 2008, Biometric systems are a powerful tool in many forensic disciplines in order to aid scientists to evaluate the weight of the evidence. However, uprising requirements of admissibility in forensic science demand scientific methods in order to test the accuracy of the forensic evidence evaluation process. In this work we analyze and compare several evidence analysis methods for score-based biometric systems. For all of them, the score given by the system is transformed into a likelihood ratio ( LR) which expresses the weight of the evidence. The accuracy of each LR computation method will be assessed by classical Tippett plots- We also propose measuring accuracy in terms of average information given by the evidence evaluation process, by means of Empirical Cross-Entropy (EC-E) plots. Preliminary results are presented using a voice biometric system and the NIST SRE 2006 experimental protocol.

Actas de las V Jornadas en Tecnología del Habla (JTH 2008), This paper explores two alternatives for speaker verification using Generalized Linear Discriminant Sequence (GLDS) kernel: classical Support Vector Classification (SVC), and Support Vector Regression (SVR), recently proposed by the authors as a more robust approach for telephone speech. In this work we address a more challenging environment, the NIST SRE 2008 multichannel core task, where strong mismatch is introduced by the use of different microphones and recordings from interviews. Channel compensation based in Nuisance Attribute Projection (NAP) has also been investigated in order to analyze its impact for both approaches. Experiments show that, although both techniques show a significant improvement over SVC-GLDS when NAP is used, SVR is also robust to channel mismatch even when channel compensation is not used. This avoids the need of a considerable set of training data adapted to the operational scenario, whose availability is not frequent in general. Results show a similar performance for SVR-GLDS without NAP and SVC-GLDS with NAP. Moreover, SVR-GLDS results are promising, since other configurations and methods for channel compensation can further improve performance., This work has been supported by the Spanish Ministry of Education under project TEC2006-13170-C02-01.

Proceedings of Odyssey 2008: The Speaker and Language Recognition Workshop, Stellenbosch, South Africa, In this work we analyze the average information supplied by a forensic speaker recognition system in an information theoretical way. The objective is the transparent reporting of the performance of the system in terms of information, according to the needs of transparency and testability in forensic science. This analysis allows the derivation of a proper measure of goodness for forensic speaker recognition, the empirical cross-entropy (ECE), according to previous work in the literature. We also propose an intuitive representation, namely the ECE plot, which allows forensic scientists to explain the average information given by the evidence analysis process in a clear and intuitive way. Such representation allows the forensic scientist to assess the evidence evaluation process with independence of the prior information, which is province of the court. Then, fact finders may check the average information given by the evidence analysis with the incorporation of prior information. An experimental example following NIST SRE 2006 protocol is presented in order to highlight the adequacy of the proposed framework in the forensic inferential process. An example of the presentation of the average information supplied by the forensic analysis of the speech evidence in court is also provided, simulating a real case., This work has been supported by the Spanish Ministry of Education under project TEC2006-13170-C02-01.

This paper introduces a mathematical model of coupling and radiation field in array antennas that allows an easy antenna analysis and design. The model is based in the linear behaviour of antennas and in the option to separate the radiated field structure in a reduced number of modes. Printed antenna radiation field can be described through a reduced number of modes, usually one or two, to reach high accuracy in the radiated field computation.

Máster Universitario en en Investigación e Innovación en Inteligencia Computacional y Sistemas Interactivos, In the last years Deep Neural Networks (DNNs) have gained popularity as classi cation systems and are now applied to multiple tasks where they obtain state-of-the-art accuracy. Some of this tasks bene t from con dence scores associated to predictions. To this aim, a probabilistic classi er outputs con dence scores which are identi ed with the categorical distribution over the set of possible classes. In this context, calibration is identi ed with the validity of con dence scores as true probabilities. Although DNNs report state-of-the-art accuracy in a plethora of tasks, it has been pointed out recently that they present poor calibration. This has motivated a growing body of literature on the calibration of DNNs. One common approach, and the taken in this work, is that of training a separate model to map uncalibrated outputs to better calibrated predictions, namely re-calibration. We extend the work in [1] where the authors propose to use Bayesian Neural Networks (BNNs) as a decoupled stage from the main training of a DNN. The Bayesian approach is appealing in the sense that it presents proper uncertainty modeling. However, recent work [2] argues that current approximations to the standard Bayesian approach fail to recognize fundamental assumptions of the Bayesian paradigm. We apply the novel framework of Generalized Variational Inference (GVI) to approximate the posterior of the decoupled BNNs. In particular, we substitute the traditional KL divergence used in the standard Variational Inference method for a robust divergence. We provide a comprehensive comparison between both divergences. Moreover, since there is no much literature on the use of robust divergences along GVI, we also contribute with a sensitivity study in which we analyze the in uence of the divergence parameters

Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el estudio acústico de tres salas del Museo del Prado de Madrid, que son: el Pasillo de las Columnas Jónicas, el Claustro de los Jerónimos y la Sala 47, además de en una cámara anecoica, con la finalidad de comprender el comportamiento de las ondas sonoras en dichas salas y disponer de información para su posible implementación en actividades que involucren transmisión de sonido. Estos tres recintos son interesantes desde el punto de vista de la acústica por sus dimensiones, los materiales con que están construidos y las formas del diseño arquitectónico. Y la cámara anecoica es interesante dado que no tiene reflexiones de ondas sonoras. Nos centraremos en el estudio del comportamiento de las ondas sonoras en estos cuatro recintos. Para ello, se explotarán globos del mismo tamaño en cada una de ellas y se capturará el sonido para poder obtener la respuesta al impulso de cada recinto. A continuación, se estudiarán los datos obtenidos con un software llamado Room EQ Wizard, con el que obtendremos ciertos parámetros que nos ayudarán a analizar, estudiar y comprender la acústica de estos recintos. Posteriormente, se realizará un estudio del trazado de rayos acústicos en cada una de las salas haciendo uso del software Wayverb para observar los diferentes caminos que toman los rayos acústicos en cada uno de los recintos seleccionados. Adicionalmente, se realizará el mismo proceso de estudio en una cámara anecóica. El interés de realizar este estudio en una cámara anecóica es que son lugares diseñados acústicamente para que no haya reflexiones de las ondas sonoras. Para finalizar, se presentarán las conclusiones que se hayan podido obtener y se plantearán futuros proyectos a desarrollar basándose en lo explicado e investigado en este TFG.

Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación, En este trabajo realizaremos el análisis acústico de dos espacios sonoros que se han considerando interesantes: -Laboratorio de Espacio e Investigación Sonora (ECIS, UAM). -Centro cultural La Corrala, Museo de Artes y Tradiciones Populares (UAM). La finalidad es presentar unos resultados finales y valores empíricos que describan los recintos para, posteriormente, determinar si son adecuados para actividades musicales y experiencias sonoras. Comenzaremos con un análisis del estado actual del arte, un vistazo a la normativa ISO que detalla la terminología y los métodos de medida necesarios para situarnos en contexto e iniciar nuestro análisis. También, como motivación y preámbulo, un resumen del proyecto “Sala de música…”, llevado a cabo por la Universidad Politécnica de Valencia, que ha sido de gran valor para conocer los parámetros subjetivos que hacen a un recinto propicio para actividades musicales. Después enumeraremos y describiremos el equipo utilizado en las mediciones así como los softwares que usaremos para el análisis y simulación de los datos recogidos. En la parte más experimental, llevaremos a cabo la toma de medidas en ambos espacios para determinar sus parámetros acústicos más relevantes, como la respuesta en frecuencia, el tiempo de reverberación en función de la frecuencia, la claridad sonora, la definición… interpretaremos los datos recogidos y determinaremos su comportamiento acústico. A esto le seguirá el modelado 3D de los espacios y la simulación para obtener su respuesta al impulso binaural, que utilizaremos en el proceso de auralización: recreación del comportamiento acústico en realidad virtual. Finalizaremos con unas conclusiones valorando los resultados obtenidos

Eneste Trabajo Fin de Grado se realiza el estudio acústico de dos espacios diferentes de la Universidad Autónoma de Madrid. En concreto, la Plaza Mayor y la Sala polivalente o multiusos, situada en el semisótano de la Plaza Mayor. Para realizar este estudio, sean hecho diversas mediciones que servirán como base científica para entender cómo se comportan estos espacios y poder valorar su sonoridad. Una vez realizadas las medidas de cada espacio, se ha realizado una discusión de los resultados para concretar si son adecuados para la palabra y/o música, aunque no hayan sido diseñadas para tal propósito. Además, este TFG contempla la auralización experimental de los espacios. Inicialmente, se ha realizado un estudio del estado del arte en el ámbito de la acústica, donde se incluye el estudio de cada uno de los parámetros acústicos que se medirán en los espacios. El siguiente paso, es establecer el criterio de medida para cada espacio. Esto es, establecer los puntos de medida (fuente y micrófono) y elegir la instrumentación necesaria, tanto hardware como software. Una vez medidos los dos espacios, se han presentado, analizado y discutido los resultados obtenidos con el objeto de entender su comportamiento. Por otro lado, y gracias a los estudios vistos en el estado del arte, se ha podido valorar si los espacios son adecuados o no, para aplicaciones de voz y música.Por último, se han extraído las respuestas al impulso necesarias para realizar la auralización propuesta en este TFG. Finalmente,se detallan cada una de las conclusiones a las que se han llegado en este trabajo.Además, se plantean diferentes propuestas para trabajos futuros.

Máster en Ingeniería de Telecomunicación, Este Trabajo de Fin de Máster surge con la colaboración del grupo AUDIAS, de la Escuela Politécnica Superior (UAM), y una empresa gestora de centrales nucleares. Así pues, en el inicio del proyecto, varios objetivos son definidos por la empresa, en concreto, la adquisición de un mayor conocimiento de las relaciones entre los principales elementos químicos que actúan en un reactor nuclear, así como la predicción, a lo largo del ciclo de actuación del reactor, de los valores de los elementos más relevantes en la formación del residuo final en el interior de dicho reactor. De esta forma, en un futuro, la empresa pretende poder predecir dicho residuo y definir protocolos de actuación en función de dicha predicción. Para ello, el proyecto se ha dividido en varias etapas. Primero se ha realizado un análisis de las señales, de naturaleza química y procedentes de sensores, involucradas en el proceso de generación de energía, incluyendo además de un análisis de su frecuencia de adquisición y de la correlación entre ellas. Posteriormente, se ha entrenado una Red Bayesiana para la predicción de las señales de interés. Tras la primera aproximación, se ha realizado un proceso, en colaboración con la empresa, de mejora del modelo y de transformación de los datos mediante técnicas ampliamente utilizadas en procesado de señales, como son la gaussianización e interpolación. Por último, se ha propuesto un modelo más complejo, basado en una aproximación dinámica de la Red Bayesiana previamente implementada, que explotará información termporal de las variables. Una vez finalizadas las aproximaciones propuestas, se ha implementado una primera versión de una interfaz de usuario que permite realizar predicciones, para cualquier central, a partir de la Red Bayesiana, ya entrenada con los datos disponibles o con nuevos datos introducidos en la aplicación. De esta forma, este trabajo supone una transferencia de conocimiento y de tecnología a la empresa, obteniendo unos resultados en la predicción que cumplen las expectativas inciales del proyecto.

En este proyecto se describe un sistema de detección y clasificación de eventos, cuya finalidad es la de encontrar irregularidades presentes en piezas industriales, de manera que se aseguren unos estándares de calidad establecidos. Para ello se hará uso de señales multicanal que han sido adquiridas mediante un conjunto de sensores industriales. Se ha comprobado que las señales presentan correlación en cuanto a la aparición de eventos, de modo que se complementan, lo que ayudar´a a la distinción entre eventos. Además, se ha propuesto la utilización de técnicas de procesado avanzado de sen˜al, en particular se usarán Redes Neuronales ya que han tenido un gran auge, en los últimos tiempos, sobre todo en el campo del reconocimiento de patrones. Sin embargo, la escasez de señales en la Base de Datos y la presencia de ruido en las señales procedentes de sensores, han supuesto dificultades a las que se ha tenido que hacer frente. Las redes neuronales necesitan una gran cantidad de datos para su entrenamiento, por lo que se ha implementado un generador de señales sintéticas, de las mismas características que las reales, cuya finalidad es aumentar la Base de Datos y tener un entorno más robusto. Por otro lado, se ha generado un sistema de reducción de ruido, también basado en redes neuronales, orientado a la clasificación de eventos. El uso de señales multicanal y la combinación entre el sistema de reducción de ruido y el sistema de detección y clasificación de eventos, dan lugar a un sistema final que proporciona una alta precisión. Esto se comprobar´a mediante la aplicación de una serie de medidas de rendimiento, las cuales se utilizarán para comparar los resultados obtenidos con resultados procedentes de sistemas clásicos anteriores. En particular, como línea base para la reducción de ruido se utilizarán técnicas de filtrado adaptativo y, para la detección de eventos, se usar´a un sistema anterior basado en una arquitectura front-back-end. Cabe destacar que los algoritmos descritos en este trabajo se han desarrollado con distintas herramientas. El procesado de las señales, previa entrada a las rede neuronales, así como el procesado de la salida de la red, se ha realizado con MatlabTM. Por otro lado, la implementación de las redes neuronales se ha desarrollado en Python, mediante el uso de la librería Keras

Argos Soluciones Globales S.L. y en particular su porfolio de productos biométricos, FaceOn, son especialistas en el desarrollo de soluciones biométricas con tecnología propia. VerifyByFace es un sistema de verificación facial para el control de acceso físico y virtual. Dentro del departamento de investigación y desarrollo, la tarea desempeñada que se expone en este Trabajo de Fin de Máster es el desarrollo y evaluación de la tecnología inicial de biometría facial de FaceOn con el fin de mejorarla y así poder obtener un sistema de verificación facial móvil, consiguiendo combatir las restricciones de tiempo real, tamaño y capacidad de cómputo de un terminal Smartphone. Además, debido a la continua evolución tecnológica de FaceOn y de su apuesta por biometría con sensores actualmente disponibles en cualquier dispositivo móvil -ordenador portátil, Smartphone o Tablet- el proyecto engloba el diseño y desarrollo de una herramienta que permite evaluar la fusión a nivel de puntuación de las tecnologías de verificación facial y de locutor. En paralelo, y debido al tipo de mercado demandante, diferentes sistemas antispoofing fueron diseñados y desarrollados con ánimo de proteger la aplicación de verificación de ataques de suplantación frente al sensor, mediante imágenes o vídeos para el sistema de biometría facial y mediante locuciones pregrabadas o imitaciones para el sistema de biometría de voz., Argos Soluciones Globales S.L. and in particular its portfolio of biometric products, FaceOn, are specialists in the development of biometric solutions with proprietary technology. VerifyBy- Face is a face veri cation system that provides physical and virtual access control. Within the department of research and development, the task performed in this Master of Science Thesis is the development and evaluation of FaceOn's initial technology in face biometrics in order to improve it and, thereby, obtain a mobile face-veri cation system, attending time, size and computational cost constraints found in every smartphone device. In addition, FaceOn is continuously developing its technology usig biometric traits that can be adquiried using sensors that are currently available in any kind of mobile device like laptops, smartphones or tablets. This project includes the design and development of a programming tool that allows evaluate score-level biometric fusion techniques using face and speaker veri cation technologies. Parallelly, due the demanding market, an antispoo ng system was designed and developed in order to protect the veri cation application against spoo ng attacks like images or videos in face-biometrics systems and pre-recorded utterances or voice imitations in voicebiometrics systems.

Este Trabajo de Fin de Máster se centra en el estudio y elaboración de técnicas para facilitar la detección de irregularidades presentes en unas determinadas piezas industriales, a partir de señales temporales adquiridas con diferentes tipos de sensores. Dichas señales presentan correlación en los momentos en los cuales hay eventos a detectar, y por lo tanto buscaremos el beneficio de buscar información multicanal entre las señales disponibles. Una de las principales dificultades a las que se ha habido que hacer frente, es a la presencia de ruido en las señales procedentes de sensores. Para tratar de mitigar su efecto indeseado, se han analizado métodos empleados en otros campos, y en concreto, se ha querido comprobar qué efectos consigue el filtrado adaptativo con las señales sensoriales de las que se dispone, un planteamiento que goza de bastante popularidad en el tratamiento de señales de voz. Asimismo, se han analizado las señales para buscar información multicanal que pudiera ser beneficiosa en la limpieza de ruido. Tras ello, se han aplicado dos métodos diferentes para identificar posibles eventos en las señales. Por un lado, un esquema de detección por filtro adaptado, a partir de una referencia de la forma de las irregularidades, de la misma forma que ocurre en receptores de sistemas de comunicaciones; y por otro, un esquema de detección en función de la energía de señal, a través de la estimación de la envolvente de la energía de Shannon, como ocurre en campos como el procesado de señales médicas procedentes de electrocardiogramas. Para combinar la información multicanal y conseguir mejorar la eficiencia de la detección monocanal, también se han elaborado métodos de fusión teniendo en cuenta las características específicas del problema a tratar. Puesto que la cantidad de información de la que se dispone es limitada, se ha desarrollado un sistema de generación de señales sintéticas para aumentar el tamaño de la base de datos, y se ha analizado su grado de representatividad en comparación con señales reales. Este generador se ha usado en este trabajo para medir el rendimiento de los algoritmos desarrollados en entornos simulados más completos y variados; pero que además se puede utilizar para generar señales de entrenamiento de modelos en problemas futuros. Cabe destacar que todos los algoritmos descritos en este trabajo han sido desarrollados a partir de funciones básicas de MatlabTM, sin el uso de paquetes software o toolboxes previamente disponibles., This Master's Project focuses on the study and development of techniques to facilitate the detection of irregularities present in certain industrial components, from temporary signals acquired with different types of sensors. These signals are correlated in the moments in which there are events to be detected, and therefore we will seek the benefit of searching for multichannel information among the available signals. One of the main difficulties that have been faced is the presence of noise in the signals from sensors. In order to try to mitigate its undesired effect, methods used in other fields have been analyzed, and in particular, it has been tried to verify what effects the adaptive filtering achieves with the available sensory signals, an approach that is quite popular in the treatment of voice signals. Also, the signals have been analyzed to look for multichannel information that could be beneficial in cleaning noise. After this, two different methods have been applied to identify possible events in the signals. On the one hand, a matched filter detection scheme, from a reference of the shape of the irregularities, in the same way as occurs in receivers of communications systems; And on the other hand, a detection scheme in terms of signal energy, through Shannon energy envelope estimation, as in fields such as the processing of medical signals from electrocardiograms. In order to combine multichannel information and to improve the efficiency of single-channel detection, fusion methods have also been developed taking into account the specific characteristics of the problem to be treated. Since the amount of information available is limited, a synthetic signal generation system has been developed to increase the size of the database, and its degree of representativity has been analyzed in comparison with actual signals. This generator has been used in this work to measure the performance of the algorithms developed in more complete and varied simulated environments; But which can also be used to generate model training signals on future problems. It should be noted that all the algorithms described in this work have been developed from basic MatlabTM functions, without the use of previously available software packages or toolboxes.

Este Trabajo Fin de Grado consiste en el desarrollo de diferentes clasificadores de eventos de señales provenientes de la inspección de piezas con sensores industriales, con el fin de detectar irregularidades y errores producidos durante el proceso de fabricación, un control de calidad necesario al final de la cadena de producción. Con este fin, se ha propuesto en este trabajo, el desarrollo de un clasificador de eventos dentro de un sistema completo de reconocimiento de patrones. Este sistema completo presenta un esquema Front-end – Back-end, estando este trabajo centrado en el Back-end, que clasifica los eventos a partir de ciertas puntuaciones obtenidas por el Front-end. A su vez también se afronta en este TFG la tarea de transformar los datos para su mejor clasificación y la posterior medida de rendimiento del sistema completo. El back-end se ha desarrollado usando funciones de densidad de probabilidad con distribución gaussiana multivariada, estimándose mediante máxima verosimilitud (ML) y mediante modelados bayesianos, esto último con el fin de tener un clasificador robusto en un escenario de pocos datos de entrenamiento, como puede ser el caso real en la inspección de piezas industriales. Se comprueba que cuando existe una gran cantidad de datos de entrenamiento, los dos modelos son equivalentes, sin embargo, en un escenario de poca escasez de datos, el modelado bayesiano de la distribución gaussiana supera en rendimiento a la estimación mediante Máxima Verosimilitud. Además, se ha implementado un algoritmo de feature warping, con el fin de gaussianizar los datos de entrada al back-end, pudiéndose este aislar de los posibles cambios en el Frontend, y permitir un mejor modelado de los datos mediante una distribución gaussiana. Por último, se ha implementado una fusión de diferentes detectores en el Back-end con el fin de inmunizar el clasificador a los fallos de los detectores individuales, mientras estos errores no estén correlados, y mejorar la clasificación., This Bachelor Thesis consists on the development of several event classifiers working on signals resulting from the inspection of parts with industrial sensors, with the final purpose of detecting irregularities and errors produced during the manufacturing process. This quality control, placed at the end of the production chain, is of utmost importance to be able to assure that the final product meets the quality standards. In order of achieving this goal, it has been proposed in this Bachelor Thesis, the development of an event classifier within a full pattern recognition system. This system is structured with a Front-end – Back-end scheme, being this work centered on the Back-end, classifying the events using a series of scores obtained by the Front-end. This work also faces the task of transforming the data for its better classification, and the performance measures of the full system also. The back-end has been developed using probability density functions of multivariate Gaussian distributions, estimated by means of Maximum Likelihood optimization (ML) and by means of Bayesian models, in order to have a more robust classifier in a low training data environment, as could be the real case in the industrial parts inspection business. It is concluded that when there is a large number of training samples, both models are equivalent, but on the contrary, when there is training data shortage, the Bayesian modeling of the Gaussian distribution has a better performance than the Maximum Likelihood estimation. Furthermore, a Feature Warping algorithm has been implemented in order to transform the input data to the Back-end to a more gaussian distribution, being able to isolate the back-end from possible changes on the Front-end, and allowing to do a better modeling of the samples with a gaussian distribution. Finally, a score fusion from different detectors has been implemented, to be able to immunize the classifier from the errors of the individual detectors, as long as these errors are not correlated, and improve the classification

En este Trabajo de Fin de Grado se ha realizado un acercamiento al proceso de detección de eventos en señales procedentes de sensores industriales. El análisis de piezas en el ámbito industrial es de vital importancia como forma de asegurar unos estándares de calidad mínimos. Es por ello que la detección de cualquier irregularidad en estas señales es de vital importancia, ahorrando posibles problemas en el futuro. Por ello, en este trabajo se ha propuesto, mediante el uso de técnicas de procesado de señal y reconocimiento de patrones, la implementación de un detector automático de eventos, enfocado a su uso sobre las señales proporcionadas por una empresa externa, para la posterior clasificación de estos. Como se irá explicando a lo largo de esta memoria para abordar este problema se ha hecho uso de dos posibles esquemas; un detector por correlación y un detector basado en características espectrales ambos implementados mediante un sistema del tipo Fron-tendBack-end. Si bien el proceso de clasificación posterior a la detección es de también de vital importancia en un problema como el planteado, en este trabajo nos centraremos en el proceso de selección y extracción de las características correctas para una adecuada separación entre eventos, así como en la detección de estos, que corresponde al Front-end de nuestro clasificador. Resaltar que este trabajo ha sido realizado desde cero en Matlab con el objetivo de crear una base adecuada y funcional desde la que se puede continuar y perfeccionar, ya sea aumentando la base de datos disponible o mediante el uso de detectores y clasificadores más complejos., In this Bachelor Thesis, an approach to signal processing and automatic event recognition has been perform in an industrial and mechanical environment. The industrial parts analysis is very important as a form of detection and supervision, that is, to ensure a minimum quality standard. Therefore, the detection of any irregularity in these signals is of vital importance, saving from possible future damages. In this work, it has been proposed the implementation of an automatic event detector focused on signals provided by an extern enterprise. All this has been possible by using pattern recognition ttechniques. All along this paper will be explained there has been used two different schemes, a correlation detector or a more complex system based on a Frontend-Backend scheme. Throughout this article we explain that we have used two different schemes, a correlation detector or a more complex spectral detector both systems based on a Front-end-Back-end scheme. In this essay, we will focus on the process of selection and extraction of the correct characteristics for an adequate separation between events, as well as in the Detection of these, which corresponds to the Front-end of our classifier. Finally, it is also important to note that this work has been implemented in Matlab from the ground with the objective of create a worthy and functional baseline from which to continue and improve this work goal.

Este Trabajo Fin de Grado se centra en la búsqueda de modelos de eliminación de ruido que sean capaces de reducir el nivel de ruido en un determinado conjunto de señales temporales procedentes de sensores industriales. Para la realización de este trabajo se debe tener en cuenta que estas señales aportan información sobre las características de las piezas sometidas a estudio y, además, el ruido presente en las mismas, en ocasiones, se puede confundir con los eventos de la señal, dificultado su detección. Por todo ello es de vital importancia reducir los niveles de ruido modificando en el menor grado posible el resto de la señal. Para hacer frente a este problema se han aplicado métodos utilizados comúnmente en otros campos, concretamente se ha querido ver los resultados que se obtienen al aplicar dos técnicas recurrentes en tratamiento de voz como son la sustracción espectral y el filtrado adaptativo. Tras aplicar los diferentes modelos de reducción de ruido se ha querido comprobar si además de lograr una mejora de la relación señal ruido, se ha producido una mejora en la eficiencia de la detección de eventos, para lo cual se han utilizado dos esquemas de detección. Por un lado, se ha implementado un esquema a partir de la estimación de la envolvente de la energía de Shannon; y por otro, se ha recurrido a un esquema utilizado de forma habitual en receptores de sistemas de comunicaciones, la detección por filtro adaptado, tomando como referencia una señal con la forma de las irregularidades a detectar, This Bachelor Thesis focuses in finding the best noise reduction method that is able to reduce the noise level in a given set of temporary signals acquired with industrial sensors. In order to carry out this work, it should be kept in mind that these signals provide information about the characteristics of the pieces subjected to study and, in addition, the noise present in them can be sometimes confused with the events of the signal. Because of this, it is of vital importance to reduce noise levels by modifying the rest of the signal to the lowest degree possible. To deal with this problem we have used methods commonly used in other fields, specifically wanted to see the results using techniques used in speech processing such as spectral subtraction and adaptive filtering. After applying several noise reduction methods it has been checked whether in addition to achieving an improvement in signal to noise ratio, there has been an improvement in events’ detection effectiveness, for which two detection schemes have been used. On the one hand, a scheme has been used from Shannon's energy envelope estimation. On the other hand, a scheme commonly used in receivers of communication systems has been used, the adapted filter detection, taking as a reference a signal with the shape of the irregularities to be detected.

Este proyecto pretende la integración de LTE en emplazamientos que ya se encuentran radiando. Se ha utilizado las BTS900 de Huawei cuya característica principal es que permite el uso de múltiples tecnologías sobre un mismo equipo modular que se puede configurar para distintos usos. Lo primero que se ha realizado es un repaso histórico de las tecnologías y los equipos de acceso radio con el objetivo de ubicarnos en el contexto actual. Rápidamente se ve que las tecnologías tienden a ofrecer cada vez un mayor ancho de banda para la transmisión de datos mientras que optimizan el espectro radioeléctrico utilizando nuevas técnicas de multiplexación. El rápido desarrollo de las tecnologías implica que los operadores tengan que actualizar constantemente su red, un procedimiento lento y caro con los equipos dedicados tradicionales que se instalaban hasta hace pocos años. Esto motiva el desarrollo de nuevos equipos denominados SingleRAN de carácter modular cuya principal ventaja es la multifuncionalidad y la facilidad con la que se pueden actualizar ya que no se hace necesario cambiar todo el equipo del emplazamiento. Utilizando estos equipos, más concretamente la serie BTS3900 de Huawei, hemos desplegado la red LTE para una operador español en una zona en la que la red GSM y UMTS ya estaba desplegada sobre estos equipos. Las condiciones que impone este son que las intervenciones en los emplazamientos deben ser lo más rápidas posible y con el menor impacto sobre el servicio tanto en el momento como después de la integración instalando el menor equipo posible. Los resultados son muy satisfactorios, gracias la modularidad y multifuncionalidad de los equipos se ha logrado integrar LTE de una forma sencilla utilizando en la mayor parte de los casos los equipos de la red DCS. Los cambios necesarios en los emplazamientos son mínimos y en su mayoría se reducen a reubicar equipos para dejar espacio libre a los nuevos. Tras las integraciones se realizan comprobaciones tanto a las nuevas celdas de LTE como a las existentes en los emplazamientos. Se concluye que el despliegue de LTE no afecta en calidad de servicio a las tecnologías ya desplegadas pese a compartir gran parte del equipo., This Project aims the LTE integration on sites what are already online. BTS3900 has been used, the main feature of this equipment is the multi-technology and his modularity. In fact this type of equipments can be configure for multiple purpose. At first a historical review has been made about radio access technologies and equipments, the target is to position ourselves in actual context. Quickly we see technologies tend to offer an increasing bandwith for data transmission by optimizing the radio spectrum using new multiplexing techniques. The development of technologies means that have to constantly upgrade his network, this process is slow and expensive using traditional equipments. It motivates the development of SingleRAN equipment with a modular character whose main advantage is the multi-functionality and easy updating systam which no require a full equipment to replace. Using this kind of equipments, specifically the BTS3900 Series of Huawei, we have deployed the LTE network for a spanish operator in an area where the UMTS and GSM network was already deployed using BTS3900. Two conditions were imposed, the integrations on sites may be as fast as posible and reducing impact on service during the work and after this. The deployment has to be done with the least possible installation. The integration result are really good, using modularity of equipments LTE have been deployed easily. Most of time the DCS network was used with no impact over this. The installation on sites is really simple and frequently it is reduced to reallocate the site equipment. After integration we check the new LTE cells and the existing cells for purpose of ensure the quality service. In conclusio, LTE deployment have no effect on other technologies despite sharing hardware.

This end of bachelor project consists in the automation of music and colour synchronization designed to be used in music therapy. The idea behind this concept is using colour as a new dimension to visually interpret the complex variations in music, and this project contributes to it by improving its efficiency through automation. Studies have demonstrated that the tensions in a musical piece are related to the emotion or the mood the piece transmits [1], the same way it has been proved that different colours induce a certain mood or emotion in people [2]. Those conclusions have been used by a doctorate student in the Technical University of Eindhoven to back up the proposal of making emotion the common variable between music and colour [3][4] for further music therapy purposes. This project is the technological part of the later research work mentioned. To develop it, a thorough understanding of the doctorate student’s work is required, to then to propose a software that can fulfil its demands. To start with, this paper studies Music Information Retrieval research, MIDI files format and the relation between them. This is necessary to develop a program capable of reading a MIDI file and converting it into a list of notes with their corresponding timings. Afterwards, high level music features such as chord and tonality changes are extracted, making use of music theory knowledge to reinforce MIR methods. Once the MIDI file has been interpreted into a list of chords, they are expressed as musical intervals, i.e. relative distances between them. This step is done prior to carrying out an automatic mapping of musical intervals to colours, following findings and conclusions to make a coherent matching between both disciplines [3][4]. The music to colour mapping results as a list of colours associated to timings. Finally, to visualize the outcome of the previous steps, coloured lights are changed following the colours list while the music is synchronously played. This last section is controlled by a software that establishes a connection with the lamps via Wi-Fi and executes the change-colour commands. To finish with the project, an evaluation of an external software employed is carried out using a method based on speaker diarization. Finally, conclusions regarding the expectations of the project are made, and ideas for future work and improvement are suggested., Este Trabajo Fin de Grado consiste en la automatización de la sincronización entre música y color, diseñada para fines relacionados con la musicoterapia. La idea detrás de este concepto es utilizar el color como una nueva dimensión capaz de interpretar visualmente las complejas variaciones en la música, y este proyecto contribuye a ello mejorando su eficiencia a través de la automatización. Estudios han demostrado que las tensiones que aparecen en una pieza musical están relacionadas con una emoción o estado de ánimo [1], del mismo modo que se ha demostrado que determinados colores generan una emoción o un estado en la gente [2]. Estas conclusiones han sido utilizadas por una estudiante de doctorado de la Universidad Técnica de Eindhoven para apoyar su propuesta de utilizar la emoción como la variable común entre música y color [3][4] para contribuir a los avances de la musicoterapia. Este proyecto es la parte tecnológica del trabajo de investigación que acaba de ser mencionado. Para desarrollarlo, un minucioso entendimiento de dicho trabajo es necesario, para después poder proponer un software que se ajuste sus necesidades. Para comenzar, en esta memoria se estudian las bases de ‘Music Information Retrieval’, del formato MIDI, y de la relación entre ambos campos. Este estudio es necesario para desarrollar un programa capaz de leer un archivo MIDI, y convertirlo a una lista de notas con sus correspondientes marcas en el tiempo. Después, características musicales de alto nivel, como son detección de acordes o de tonalidad, son extraídas con ayuda de conocimientos de teoría musical para reforzar los métodos de MIR. Una vez el archivo MIDI ha sido interpretado como una lista de acordes, se expresan en forma de intervalos musicales, es decir, distancias relativas entre ellos. Este paso se realiza justo antes de llevar a cabo un mapeo entre intervalos musicales y colores, siguiendo los resultados concluidos por investigación [3][4] para poder emparejar ambas disciplinas de forma coherente. El resultado de dicho mapeo es una lista de colores asociada a sus correspondientes marcas en el tiempo. Finalmente, para visualizar el resultado de los pasos anteriores, luces de colores cambian siguiendo la lista de colores mientras la música suena de forma sincronizada. Esta última sección es controlada por un software que establece una conexión con las luces vía Wi-Fi y que ejecuta los comandos cambio-de-color. Para concluir con el proyecto, se realiza una evaluación del software externo utilizado, empleando un método basado en ‘speaker diarization’. Por último, se desarrollan conclusiones respecto a las expectativas del proyecto, y se proponen ideas y mejoras para un trabajo futuro.

En este TFG se han implementado varios efectos de audio digital en Matlab™, se han analizado tanto los efectos generados cómo efectos que tiene la DAW Reaper™ y se ha implementado una interfaz gráfica en Matlab™ para analizar los efectos. Los bloques que se desarrollan son:  Implementación y análisis de efectos en Matlab™: se han implementado varios efectos con Matlab™ y después se han analizado en detalle.  Análisis de efectos de Reaper™ en Matlab™: se han seleccionado varios efectos de Reaper™ para analizarlos en detalle.  Implementación de interfaz gráfica de Matlab™: se ha implementado una GUI para analizar los efectos de manera sencilla. La finalidad de este Trabajo de Fin de Grado ha sido generar material docente adicional para las prácticas de laboratorio de la asignatura Tecnologías de Audio de cuarto curso del Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación., In this TFG have implemented several digital audio effects in Matlab™, have analyzed how much the effects generate effects of the DAW Reaper™ and has implemented a graphical interface in Matlab™ to analyze the effects. The blocks that are developed are:  Implementation and effects analysis in Matlab™: several effects have been implemented with Matlab™ and then analyzed in detail.  Analysis of effects Reaper™ in Matlab™: have selected multiple effects Reaper™ to analyze in detail.  Implementation GUI Matlab™: a GUI is implemented to analyze the effects easily. The purpose of this TFG has been to generate educational material for laboratory practices the subject Audio Technologies 4th Grade ITST.

Este proyecto se centra en el uso de huellas dactilares como elemento de reconocimiento de personas. Basándose en su gran poder de discriminación como rasgo biométrico, en este PFC se desarrollarán mejoras sobre un sistema biométrico de extracción automática de características. Para la realización de pruebas y experimentos sobre las mejoras realizadas en el sistema se ha adquirido una base de datos de casos forenses reales en colaboración con la Dirección General de la Guardia Civil como parte de una beca otorgada por el laboratorio de investigación biométrica ATVS. Dicha base de datos, existente sobre papel en el laboratorio de Lofoscopia del departamento de Criminalística, ha sido digitalizada y convertida a un formato conveniente para su posterior utilización. Adicionalmente, se han desarrollado, en colaboración con otros PFC’s, dos herramientas para el marcado automático de minucias sobre las imágenes de las huellas y el cálculo de relaciones de verosimilitud (LR). Se han realizado sobre estas herramientas pruebas para detección y corrección de errores. Ambas han sido utilizadas en casos reales por la DGGC. La mejora realizada sobre el sistema consiste en la eliminación de falsas minucias detectadas fuera de la región de la huella o región de interés (ROI). Para su eliminación se ha procedido a la segmentación de las imágenes que componen la base de datos para separar la huella del fondo. La segmentación está basada en Filtros de Gabor. Tras la identificación de la ROI, se eliminan las falsas minucias. El plan de pruebas y experimentos desarrollado hace uso de un software basado en algoritmos de códigos cilíndricos. En ellos se analizaran los resultados del sistema biométrico antes y después de la extracción de la ROI que demuestran una mejora notable del en el proceso de reconocimiento., This Project focuses on the use of the fingerprint as a recognition tool for people recognition. Based on its great power of discrimination as a biometric trait, this PFC develops improvements on a biometric automatic feature extraction tool. For the experiments that will prove the improvement made on the system, a data base has been collected. This data base is composed of real forensic images from real cases. The work of collecting this database was part of a grant from the ATVS biometric laboratory in collaboration with the Guardia Civil. The database, which existed on paper at the GC laboratory, was digitalized and converted into a proper format for later use. Additionally, two tools have been developed in collaboration with several students. This tools allow the location of minutiae on the fingerprint images and the calculation of the likelihood ratio (LR) between a pair of fingerprints. Errors on this tools have been detected and corrected. Both of them have been used in real cases by the Guardia Civil. The improvement developed on the system consists on the location and removal of false minutiae detected outside the region of interest (ROI) of the fingerprint image. For its removal, the fingerprint images have been applied with segmentation techniques to separate the ROI from the background of the image. This segmentation techniques are based on Gabor Filters. After the ROI identification, false minutiae have been removed from the fingerprints. The developed test and experiments plan uses a software based on minutia cylinder code algorithms to give the scores of the comparisons made between the database users. This experiments will analyze the biometric system results before and after the ROI extraction, which show a notorious improvement on the recognition process.

En este Proyecto se estudia, diseña y evalúa un sistema de detección de sustancias peligrosas de bajo coste y con comunicación inalámbrica. Su desarrollo se ha basado en la plataforma de hardware libre Arduino, junto con recursos software de código abierto, lo que favorece la reducción de los costes. Inicialmente, se estudian las sustancias de riesgo que se pueden encontrar en entornos tanto laborales como domésticos, los sensores y detectores actualmente disponibles en el mercado, y las posibilidades hardware ofrecidas por Arduino, para poder tomar una decisión adecuada a los objetivos de este trabajo. Para el desarrollo del Proyecto, se han implementado tres subsistemas de detección independientes con el objetivo de medir tres parámetros diferentes y activar, en cada caso, la alarma correspondiente ante una situación de riesgo. También se crea una comunicación inalámbrica, a través de la cual una estación de control recibirá los datos medidos. Posteriormente, dichos subsistemas se han adaptado a un diseño conjunto, manteniendo la independencia de sus partes para la posible adaptación del detector a distintos parámetros de medida o para trabajar en otros entornos de operación sustituyendo los subsistemas. En la parte experimental, en primer lugar se ha comprobado el funcionamiento de los subsistemas individuales por separado, incluyendo el envío de un único dato de forma inalámbrica. Una vez ajustados dichos subsistemas específicamente, el diseño del detector conjunto ha pasado a ser evaluado, centrando el análisis en los tiempos requeridos para asegurar una comunicación inalámbrica correcta durante el envío de los tres parámetros. El Proyecto culmina con el diseño e implementación de una interfaz de representación en tiempo real para la estación de control, donde los datos recibidos serán mostrados al usuario., In this Project, a low cost hazardous substances detection system with a wireless communication is studied and evaluated. Its development has been based on Arduino Open Hardware Platform, along with resources and Open Source Software, which helps reduce costs. Initially, hazardous substances that can be found in both industrial and domestic environments, sensors and detectors currently available on the market as well as the hardware possibilities offered by Arduino are studied in order to make an appropriate decision to this project goals. To Development of the Project, three independent detection subsystems have been implemented in order to measure three different parameters and, in each case, activate the corresponding alarm in a situation of risk. A wireless communication is also established, through which a control station receives the measured data. Subsequently, these subsystems have been adapted to a combined design maintaining the independence of its parts for the possible adaptation of the detector to measure different parameters or work in other operating environments replacing subsystems. In the experimental part, the performance of individual subsystems has been first tested separately, including sending an item of data wirelessly. After setting these subsystems specifically, the design of the combined detector has been evaluated, focusing the analysis on the time required to ensure correct wireless communication to send the three parameters. The project concludes with the design and implementation of a display interface in real time for the control station, where the received data will be displayed to the user.

Este TFG compara varios algoritmos de cálculo de ratios de verosimilitudes (LR), en un entorno de casos forenses reales. El marco de aplicación son los sistemas automáticos de reconocimiento de locutores utilizados en casos forenses reales. Los LR son actualmente la recomendación para emitir conclusiones evaluativas en informes forenses en Europa. En la primera parte del TFG se hace uso de tres métodos populares para calcular LR a partir de puntuaciones de sistemas biométricos (llamadas “scores” en inglés): regresión logística (LogReg), modelado gaussiano de máxima verosimilitud (Gauss- ML) y Kernel Density Function Gaussianas (KDF). La comparación de estos métodos se lleva a cabo en el contexto de la evaluación NIST 2012 de reconocimiento de locutor (NIST SRE 2012), donde se presentan varios escenarios de habla conversacional telefónica y microfónica realista. El análisis pone de manifiesto problemas típicos en este tipo de entornos, como el desajuste de bases de datos, el sobreajuste de los modelos, etc. En la segunda parte del TFG se propone el uso del modelado gaussiano bayesiano (Gauss-Bayes), propuesto recientemente como alternativa a los tres métodos analizados anteriormente. Se concluye que, cuando existe gran cantidad de datos de entrenamiento de los modelos, este método equivale a Gauss-ML. Sin embargo, si los datos de entrenamiento son escasos, Gauss-Bayes supera ampliamente en rendimiento a Gauss-ML. Posteriormente, el TFG presenta una aportación original de aplicación: se propone un escenario real en ciencia forense, en el que las proposiciones definidas en el caso dan lugar a una falta considerable de scores de entrenamiento para los modelos. Este caso es muy común en ciencia forense, tal y como se describe. Se muestra que el método Gauss-Bayes supera con creces al método Gauss-ML en este escenario, dando lugar a cálculos de LR robustos y coherentes. Más aún, se proponen dos esquemas de cálculo de scores de entrenamiento (llamados también esquemas de anclaje, o “anchoring”) que pueden ser adecuados para el uso en casos forenses reales, y se presenta el rendimiento para ambos esquemas, constatando que Gauss-Bayes es la mejor opción en dichos escenarios. Los resultados de esta sección son de relevancia, y previsiblemente se enviarán para publicación tras la finalización del TFG., This TFG compares several algorithm for likelihood ratio (LR) computation, in real forensic enviroments. The implementation framework is automatic speaker recognition systems used for real forensic cases. LR are actually recommended to issue evaluative conclusions on forensic reports in Europe. In the first part, three popular LR computation methods are used for calculating LR based on scores from a biometric system: Logit Regression (LogReg), maximum likelihood Gaussian modeling (Gauss-ML) and Gaussian Kernel Density Funtion (KDF). Comparison of these methods is carried out in the context of the 2012 NIST speaker recognition evaluation (NIST SER 2012), where various call scenarios and realistic conversational speech microphone are present. This analysis shows tipical problems in this scenarios like database mismatch, model overfitting… In the second part it is proposed the use of bayesian gaussian modeling , recently proposed as an alternative for the three methods proposed before. It is concluded that when there is lots of train data this methods is equivalent to Gauss-ML. However, if there is few train data, bayesian method outperforms widely Gauss-ML. Finally, this TFG shows an original framework application: a real forensic scenario is proposed in which de propositions defined by the case imply a considerable lack of train scores. This is a very tipical case in forensic science, as it is described. It is showed that bayesian method is much better tan Gauss-ML in this kind of scenario, computing robust and coherent LR. Furthermore, two score computing schemes (also known as anchoring schemes) can be adecuated for being used in real forensic cases, and performance it is presented for both schemes, noting that bayesian estimation is the best choice in these scenarios. Results from these section are relevant, and likely will be submitted for publication after the end of the TFG.

This thesis work presents analysis and processing of the data from a European Distribution System Operator (DSO) in order to develop a decision support system which could help field technicians during the maintenance and operation of the electricity network. The proposed system is based on an artificial intelligence method called Case-Based Reasoning (CBR) which uses previous experiences to solve a new problem case. The four steps in this algorithm are: retrieval, reuse, revise and retain. The main stages describe in this report are problem domain analysis, data analysis, knowledge acquisition, feature extraction, case representation and development of a case library for the CBR system. However, implementation of the CBR cycle has not been included in this work; only an initial retrieval approach has been discussed using the tool myCBR. The initial result shows that the selected features could help to develop a case-library for building a system for fault diagnosis in the domain. This thesis work is a part of a project, where the final goal is to automate the fault analysis process for the technician using analytics and knowledge reasoning in a Distribution System Operator. This project started in May 2014 at Ericsson Research offices in Kista, Stockholm., Este Proyecto de Fin de Carrera presenta el análisis y procesamiento de los datos de una red de distribución de energía eléctrica (DSO) con el fin de desarrollar un sistema de apoyo a decisiones que podría ayudar a los técnicos durante el mantenimiento y operación de la red eléctrica. El sistema propuesto se basa en un método de inteligencia artificial llamado Razonamiento Basado en Casos (CBR), que utiliza las experiencias previas para resolver los nuevos problemas. El algoritmo CBR se compone de cuatro etapas: la recuperación de casos anteriores, la reutilización de la solución de los casos obtenidos, la revisión de dicha solución del nuevo caso, y, por último, el almacenamiento del nuevo problema y su solución en la base de datos del sistema. Las principales tareas que se describen en esta memoria son el análisis del problema y de la red eléctrica, el análisis de datos, la adquisición de información, la extracción de características, la representación de los casos y el desarrollo de una base de datos específica para el sistema CBR propuesto. Sin embargo, la aplicación de las cuatro etapas de CBR previamente mencionadas no se han incluido en este trabajo; sólo un planteamiento inicial de la fase de recuperación, que ha sido propuesto utilizando la herramienta llamada myCBR. El resultado final de este proyecto es la elaboración de una base de datos con los problemas típicos en los medidores de la red eléctrica y la definición de un sistema basado en la técnica CBR que pueda ayudar durante el diagnóstico y resolución de problemas en dicha red. Esta memoria forma parte del proyecto que se está llevando a cabo en las oficinas de Ericsson Research AB (Suecia). El objetivo final de este proyecto es automatizar el iv proceso de análisis de fallos en la red eléctrica, utilizando técnicas de análisis y razonamiento basadas en el conocimiento previo. Este proyecto se inició en mayo de 2014, a las oficinas de Ericsson Research en Kista, Estocolmo.

El objetivo de este proyecto es el de desarrollar un sistema capaz de identificar y segmentar audio radiofónico en distintas clases acústicas utilizando características musicales. Se ha realizado un estudio sobre el estado del arte en el campo de la segmentación de audio, analizando los algoritmos y técnicas más utilizadas así como las bases de datos con más influencia de la literatura. El algoritmo desarrollado hace uso de modelos estadísticos basados en mezcla de gaussianas (GMM-UBM) a partir de características basadas en la entropía cromática espectral, extraída del audio de la base de datos proporcionada por la evaluación ALBAYZIN 2010 de segmentación de audio. El sistema implementado se divide en siete sub-tareas, identificando en cada una de ellas un tipo de audio distinto. Entre estas sub-tareas se pueden encontrar sistemas como un discriminador de voz/música o un detector de actividad de voz, entre otros. Los resultados obtenidos se han comparado y fusionado con el sistema presentado por el grupo de investigación ATVS en la evaluación de segmentación de audio ALBAYZIN de 2010. Aun teniendo rendimientos inferiores, gracias a la fusión se llega a mejorar el rendimiento global de ambos sistemas. Durante la ejecución de este proyecto fin de carrera se han realizado otras contribuciones en el campo de la Recuperación de Información Musical (MIR), desarrollando dos sistemas en las tareas de similitud de audio musical e identificación de versiones musicales. El sistema de identificación de versiones musicales ha servido de base para la generación del material utilizado en las prácticas de la asignatura Tecnologías de Audio, de 4º curso del Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación de la Universidad Autónoma de Madrid., The target of this project is to develop a system capable of identifying and segmenting audio radio at different acoustic classes using musical features. There has been performed a study in the state of the art in the field of audio segmentation, analysing the algorithms and techniques most used as well as the databases most influential in the literature. The developed algorithm uses statistical models based on Gaussian Mixtures Models (GMM-UBM) using features based on spectral chromatic entropy, extracted from the audio database provided by the ALBAYZIN 2010 evaluation in audio segmentation. The implemented system is divided into seven sub-tasks, identifying a different type of audio per task. Among these sub-tasks we can found a discriminator system between voice and music or a voice activity detector. The results have been compared and merged with the system presented by the research group ATVS in evaluation of audio segmentation ALBAYZIN 2010. Even with lower yields, thanks to the merger, we can improve the overall performance of both systems. During the execution of this final project there has been made other contributions in the field of Music Information Retrieval (MIR), developing two systems in audio music similarity and audio cover song identification. The audio cover song identification system has been the basis for the generation of the material used in the practices of Tecnologías de Audio course, 4th year of the Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación of the Universidad Autónoma de Madrid.

El proyecto está basado en el cálculo de relaciones de verosimilitud para poder dar un peso o un grado de apoyo en la decisión final del juez. Se persigue evitar afirmaciones categóricas para no caer en errores de declarar culpable a un inocente o viceversa. Para lograrlo se estudiará el rendimiento obtenido de los LR calculados mediante tres modelos distintos: Gaussiano, regresión logística y KDF. De esta manera, el perito aportará un grado de apoyo basado en las evidencias científicas en vez de tomar una decisión entre dos hipótesis posibles, culpable o inocente. Para la realización de este proyecto se han utilizado muestras procedentes de huellas dactilares reales cedidas por el departamento de identificación de la Guardia Civil. Con ellas se ha realizado una base de datos, en sus dos formatos, la huella de individuo conocido junto a su huella coincidente extraída de una escena del crimen. Finalmente en la base de datos se tienen muestras de 248 individuos distintos. Para cada individuo se pueden tener de una a cuatro huellas distintas coincidiendo cada muestra con un dedo distinto de cada individuo. Por lo que en total se disponen de 258 pares de huellas para la realización de las pruebas posteriores. Como extensión a esta base de datos se continuó con huellas palmares, con unas características parecidas de las que se reunieron muestras para un total de 14 individuos distintos, con un total de 20 pares de huellas palmares. Esta base de datos ha permitido realizar pruebas de entrenamiento con 10.000 combinaciones diferentes de pares de huellas y pruebas de test con 24.964 combinaciones diferentes de pares de huellas. Dividiendo, para ello, las muestras, en primer lugar entre entrenamiento y test y en segundo lugar realizando dos tipos de combinaciones, genuinas, cuando pertenecen a la misma fuente e impostoras, cuando pertenecen a fuentes distintas. Con las puntuaciones (scores) obtenidas de todas las comparaciones realizadas se van a aplicar tres métodos de cálculo de relaciones de verosimilitud (LR, Likelihood Ratios). Estas nuevas puntuaciones serán interpretables por sí mismas y nos permitirán aportar un grado de fiabilidad al par de huellas que compara el sistema que estemos usando, en este caso supone una metodología aceptada por las necesidades de la ciencia forense. Con él se podrá dar un grado de apoyo, a partir de las evidencias en un caso judicial. En este proyecto no se pretende poder tomar una decisión final de entre las dos hipótesis que se barajan: culpable o inocente. Así mismo, se mostrará un estudio y comparación del rendimiento obtenido por los métodos propuestos. Para evaluar los sistemas se estudia su rendimiento mediante curvas de entropía cruzada (ECE) y se proponen también previo al cálculo de LR tres modelos de transformación de los scores para una correcta normalización del modelo., The project is based on the calculation of likelihood ratios to give a weight or degree of support in the final decision of the judge. It seeks to avoid categorical statements to avoid falling into errors of convicting an innocent or vice versa. To achieve it will study the performance of the LR calculated using three different models: Gaussian, logistic regression and KDF. Thus, the expert will provide a degree of support based on evidence rather than make a decision between two possible, guilty or innocent hypothesis. For making this project we have used samples from actual fingerprints provided by the department identifying of Guardia Civil. With them was made a database in two formats, individual known footprint with its matching fingerprint taken from a crime scene. Finally in the database 248 will have different individual samples. For each individual can have one to four different fingerprints coincide each sample with a different finger to each individual. So that in total they have 258 pairs of traces for conducting further tests. As an extension to this database continued with palm prints, with similar characteristics of the samples for a total of 14 different individuals were combined, a total of 20 pairs of palm prints. This database has enabled 10,000 training trials with different combinations of pairs of traces and test trials with 24,964 different combinations of pairs of firgerprints. Dividing to do, specimens, first between training and test and secondly performing two types of combinations, genuine, when they belong to the same source and impostors when they belong to different sources. With scores (scores) obtained from all comparisons are to be applied three methods of calculating likelihood ratios (LR, Likelihood Ratios). These new scores will be interpretable by themselves and allow us to provide a degree of assurance to the pair of tracks that compares the system you are using, in this case is a methodology accepted by the needs of forensic science. With it you can take a degree of support from the evidence in a court case. This project is not intended to make a final decision between the two hypotheses being considered: guilty or innocent. Likewise, a study and comparison of the performance achieved by the proposed methods is shown. To evaluate the system performance it is studied using cross-entropy curves (ECE) and also propose LR prior to the calculation of three models of transformation of the scores for correct normalization model.

En el presente proyecto, se ha desarrollado software específico para poder analizar y desarrollar un estudio en profundidad de los diferentes ámbitos de las Tecnologías del Audio. Los principales bloques que se desarrollan a lo largo del proyecto son: - Síntesis de audio con MatlabTM: en el cual, se ha desarrollado un sintetizador sustractivo y posteriormente realizado un exhaustivo estudio y análisis del mismo. - Síntesis granular: En este apartado se desarrollan los conceptos de dicha teoría para implementar en un software de producción musical o DAW (Digital Audio Workstation) un sintetizador programable. Utilizando el entorno de programación EarsketchTM (http://earsketch.gatech.edu/). - Efectos: Se han desarrollado una serie de efectos en MatlabTM para analizar mediante pruebas analíticas y reales su comportamiento en profundidad y entender su funcionamiento. Se han implementado efectos con líneas de retardo (Eco FIR, Eco IIR, Vibrato y Chorus), efectos con filtros (Wah-Wah), efectos de procesado de dinámica (Compresor) y efectos de distorsión (Emulador del pedal TubeScreamer de la empresa IbanezTM). La finalidad del proyecto es proporcionar material docente para la asignatura Tecnologías del Audio, de 4º de Grado ITST de la EPS-UAM., In this project, we have developed specific software to analyze and develop an in-depth study of the various fields of Audio Technologies. The main blocks that develop during the project are: - Synthesis audio MATLABTM: in which we have developed a subtractive synthesizer and then completed a comprehensive study and analysis of it. - Granular Synthesis: In this section the concepts of the theory are developed to implement a music production software, or DAW (Digital Audio Workstation) a programmable synthesizer. Using the programming EarsketchTM (http://earsketch.gatech.edu/). - Effects: We have developed a number of effects on MATLABTM to analyze by analytical testing and actual behavior in depth and understand its operation. Have been implemented effects delay lines (Eco FIR, Eco IIR, Vibrato and Chorus), effects filters (Wah-Wah), effects processing dynamics (compressor) and distorting (Emulator Pedal Tubescreamer company IbanezTM ). The purpose of the project is to provide educational materials to the subject Audio Technologies, 4th grade ITST EPS-UAM.

Hoy en día, la música en formato digital forma parte de nuestra vida cotidiana, desde la radio en Internet, hasta la compra online de canciones de nuestros artistas preferidos. En la red existen millones de repositorios no etiquetados de música, cuyo acceso sería mucho más rápido si existiese más información (metadatos) de esas canciones. También, los sistemas de recomendación relacionan las canciones que escuchamos y que más nos gustan con otras canciones que podrían ser de nuestro interés. Si conocemos el género musical de una canción partiendo de la información musical que nos proporciona ésta, tendríamos una primera aproximación a ambos problemas. En este Trabajo de Fin de Grado se diseña y analiza la eficiencia de un clasificador de género musical basado en contenido, en el que se ha realizado un conjunto de pruebas cambiando diferentes parámetros para poder valorar cuáles de éstos son los que dan mejores resultados., Nowadays, digital-format music takes part in our daily life, as Internet radio or online music stores that let us buy songs of our favorite artists from home. There are millions of non-tagged music databases in the Web and we could access them quicker if there were more information (metadata) about those songs. Also, recommendation systems relate the songs we listen to and we like best with another songs that could be interesting for us. If we know the musical genre of a song from the musical information of it, we will have a first approach to both problems. In this Degree Project a content-based musical genre classifier has been designed and analyzed, a series of test have been done tuning different parameters to evaluate the ones that give the best performance.

This thesis work presents analysis and processing of the data from a European Distribution System Operator (DSO) in order to develop a decision support system which could help field technicians during the maintenance and operation of the electricity network. The proposed system is based on an artificial intelligence method called Case-Based Reasoning (CBR) which uses previous experiences to solve a new problem case. The four steps in this algorithm are: retrieval, reuse, revise and retain. The main stages describe in this report are problem domain analysis, data analysis, knowledge acquisition, feature extraction, case representation and development of a case library for the CBR system. However, implementation of the CBR cycle has not been included in this work; only an initial retrieval approach has been discussed using the tool myCBR. The initial result shows that the selected features could help to develop a case-library for building a system for fault diagnosis in the domain. This thesis work is a part of a project, where the final goal is to automate the fault analysis process for the technician using analytics and knowledge reasoning in a Distribution System Operator. This project started in May 2014 at Ericsson Research offices in Kista, Stockholm. Este Proyecto de Fin de Carrera presenta el análisis y procesamiento de los datos de una red de distribución de energía eléctrica (DSO) con el fin de desarrollar un sistema de apoyo a decisiones que podría ayudar a los técnicos durante el mantenimiento y operación de la red eléctrica. El sistema propuesto se basa en un método de inteligencia artificial llamado Razonamiento Basado en Casos (CBR), que utiliza las experiencias previas para resolver los nuevos problemas. El algoritmo CBR se compone de cuatro etapas: la recuperación de casos anteriores, la reutilización de la solución de los casos obtenidos, la revisión de dicha solución del nuevo caso, y, por último, el almacenamiento del nuevo problema y su solución en la base de datos del sistema. Las principales tareas que se describen en esta memoria son el análisis del problema y de la red eléctrica, el análisis de datos, la adquisición de información, la extracción de características, la representación de los casos y el desarrollo de una base de datos específica para el sistema CBR propuesto. Sin embargo, la aplicación de las cuatro etapas de CBR previamente mencionadas no se han incluido en este trabajo; sólo un planteamiento inicial de la fase de recuperación, que ha sido propuesto utilizando la herramienta llamada myCBR. El resultado final de este proyecto es la elaboración de una base de datos con los problemas típicos en los medidores de la red eléctrica y la definición de un sistema basado en la técnica CBR que pueda ayudar durante el diagnóstico y resolución de problemas en dicha red. Esta memoria forma parte del proyecto que se está llevando a cabo en las oficinas de Ericsson Research AB (Suecia). El objetivo final de este proyecto es automatizar el iv proceso de análisis de fallos en la red eléctrica, utilizando técnicas de análisis y razonamiento basadas en el conocimiento previo. Este proyecto se inició en mayo de 2014, a las oficinas de Ericsson Research en Kista, Estocolmo.

El presente proyecto investiga el proceso de caracterización de transductores de ultrasonidos. Su objetivo principal es evaluar la viabilidad de un método simplificado para realizar una caracterización de este tipo centrada en las propiedades acústicas de dichos dispositivos. Con este fin se ha estudiado un experimento consistente en la medición del campo de presión generado por una matriz de transductores de ultrasonidos. A partir de los datos obtenidos de dicho experimento, se han derivado los parámetros que caracterizan a los 32x32 elementos de esta matriz, tales como su patrón de radiación, directividad y ángulo de aceptación. En esta memoria se recogen los métodos desarrollados para obtener estos parámetros, así cómo los resultados obtenidos que, además, son comparados con otras investigaciones en curso para evaluar su validez. Tras esta información de los datos experimentales, se ha procedido a desarrollar modelos teóricos con el propósito de optimizar la configuración del experimento estudiado de modo que sea posible obtener de forma precisa los atributos de una matriz de transductores a partir de él haciendo un uso óptimo de los recursos computacionales y de tiempo. La validez de estos modelos se ha evaluado frente a los efectos del ruido. Finalmente, basándose en los resultados obtenidos tanto del análisis experimental como de los del proceso de modelización, se proponen una serie de recomendaciones para desarrollar este tipo de experimentos. Este proyecto pone de manifiesto las posibilidades de utilizar mediciones del campo de presión para llevar a cabo el complejo proceso de caracterización de transductores de ultrasonidos, abordando tanto el potencial como las debilidades de dicho método., This project investigates the process of characterization of ultrasound transducers. The main objective is to assess the feasibility of a simplified method to perform such a characterization, focusing on the acoustical properties of these devices. In order to do so an experimental measurement of the pressure field generated by an ultrasound transducer array is studied. From the obtained data parameters such as the radiation pattern, the directivity and the angle of acceptance are determined for the elements of a 32x32 ultrasound probe. The methods to obtain these parameters are described in this report and the obtained results are compared with other current researches to assess their validity. After obtaining the aforementioned information from the measurement, models are developed to optimize the experimental set-up in order to allow accurate identification of the attributes of transducer arrays making optimal use of time and computational resources. It is also studied the strength of these models against noise and bias. Finally, a series of recommendations are outlined based on the results from the experimental analysis and the modelization process. The study brings light to the possibilities of using a pressure field measurement to carry out the complex process of characterizing ultrasound transducers while addressing both the potency and the weaknesses of such a methodology.

En este proyecto se presenta el estudio e implementación de un sistema de detección de voz degradada haciendo uso de distintas medidas de calidad y, posteriormente, se evalúa el impacto de utilizar dichas medidas de calidad como parte del detector de actividad de voz de un sistema de reconocimiento de locutor. Al comienzo de este proyecto se hace uso de tres medidas de calidad distintas, ya analizadas en otros estudios, para obtener, mediante la combinación de dichas medidas, un único valor que permita, mediante un análisis previo, determinar la elegibilidad de una muestra de voz concreta. Finalizada la fase de desarrollo del sistema se realiza el experimento de combinar dichos valores con los utilizados por un detector de actividad de un sistema de reconocimiento de locutor desarrollado por el ATVS { Grupo de Reconocimiento Biométrico. Tras la realización de este proceso se evalúa el impacto que tienen las medidas de calidad estudiadas sobre el rendimiento total del sistema. Todos los experimentos se han probado sobre una base de datos proporcionada por el NIST { National Institute of Standards and Technology (NIST SRE 2012) utilizadas comúnmente en múltiples estudios del estado del arte. Por ultimo, se presentan las conclusiones y se proponen varias l neas de trabajo futuro., In this work we present the study and implementation of a degraded voice detector making use of di erent quality measures. Also this work evaluates the impact of using these quality measures as part of a voice activity detector used on a speaker recognition system. At the beginning of this work we use three di erent quality measures, already analyzed in other studies, and obtaining, by the combination of these measures, one value that permits determinate the eligibility of a voice sample. When the developing phase is done, the quality measures are combined with the labels of a voice activity detector, developed by the ATVS group. After that, we evaluate the impact of these quality measures on the speaker recognition system. The database used for the experiments is the NIST SRE 2012. Finally the project conclusions are drawn and future lines of work are presented.