José Luis Pérez Córdoba: Dirección de TFG/TFC

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TFG para el curso 2021-22 sin asignar

TFG para el curso 2021-22 asignados

TFG/TFC dirigidos

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TFG para el curso 2021-22 sin asignar

TFG: Validación de modelos de propagación en interiores utilizando teléfonos inteligentes

Tutores: José L. Pérez Córdoba y Luz García Martínez

Resumen:

Con la difusión de los smartphone y el desarrollo de multitud de aplicaciones (muchas de ellas gratuitas) es posible encontrar aplicaciones que miden la calidad de la señal wifi recibida. El propósito de este TFG es la utilización de estas aplicaciones de medidas de la RSSI (potencia recibida) para la creación de una gran base de datos de medidas, tomadas en muchas localizaciones, en diferentes bandas de operación de la red wifi y en diferentes portadoras. Con los datos recogidos se pretende validar los modelos de propagación en interiores y proponer mejoras que realicen un mejor ajuste a las medidas tomadas. Otro propósito que se pretende buscar es el análisis de variabilidad de los modelos con determinados factores, por ejemplo, factores ambientales (temperatura, humedad, etc.), condiciones atmosféricas, hora del día de las medidas, ocupación de las estancias, o cualquier otro factor que pudiera influir en las medidas.

TFG: Diseño de modelos de propagación en interiores utilizando redes neuronales

Tutores: José L. Pérez Córdoba y Luz García Martínez

Resumen:

Con la difusión de los smartphone y el desarrollo de multitud de aplicaciones (muchas de ellas gratuitas) es posible encontrar aplicaciones que miden la calidad de la señal wifi recibida. El propósito de este TFG es la utilización de estas aplicaciones de medidas de la RSSI (potencia recibida) para la creación de una gran base de datos de medidas, tomadas en muchas localizaciones, en diferentes bandas de operación de la red wifi y en diferentes portadoras. Con los datos recogidos se pretende entrenar una red neuronal profunda (DNN) que se utilizará para luego proporcionar la calidad de la señal wifi en una determinada localización de un entorno proporcionado.

TFG: VoicePrivacy: establecimiento del sistema de referencia

Tutor: José L. Pérez Córdoba

Resumen:

VoicePrivacy es una iniciativa para desarrollar soluciones que preserven la privacidad en las tecnologías del habla. VoicePrivacy es un desafío competitivo, reto, que pretende que los participantes desarrollen algoritmos de anonimización que supriman la información de identificación personal contenida en las señales del habla. Esta iniciativa proporciona software para establecer dos sistemas de referencia (baseline) con los que comparar las propuestas del reto. El propósito de este TFG es poner en funcionamiento estos dos sistemas de referencia y documentar la iniciativa.

 

TFG para el curso 2021-22 asignados

TFG: Síntesis de voz a partir de señales bioseñales usando técnicas de machine learning

Alumno: Javier Lobato Martín

Tutores: José Andrés González López y José Luis Pérez Córdoba

Resumen:

Algunas enfermedades como el ELA o el ictus cerebral afectan al lenguaje de las personas que las padecen, llegando en algunos casos estas personas a perder el habla a resultas de las mismas. En este proyecto se pretende investigar una vía novedosa para restaurar el habla. En concreto, el objetivo de este TFG es el desarrollo de algoritmos para la síntesis de voz a partir de registros de señales biológicas (bioseñales) generadas por el cuerpo humano durante el proceso de producción del habla. En este proyecto se usarán registros del movimiento de los labios y lengua de distintos participantes capturados usando la técnica conocida como PMA (articulografía por imanes permanentes). A partir de estos registros, el alumno desarrollará y evaluará distintos algoritmos de procesado de señal para generar voz audible a partir de los mismos.

TFG: Detección automática de demencias tipo Alzheimer a través del lenguaje usando Transformers

Alumno: Mercedes Velasco Sandoica

Tutores: José Andrés González López y José Luis Pérez Córdoba

Resumen:

Es bien conocido en la literatura científica que el Alzheimer y otras demencias similares afectan de forma significativa al habla de las personas que las sufren. De hecho, cada vez hay una mayor evidencia que los cambios en el lenguaje podrían constituir un biomarcador fiable para la detección temprana de este tipo de enfermedades. En este proyecto, se abordará el problema de la detección automática de demencias tipo Alzheimer a partir de los parámetros lingüísticos extraídos de grabaciones de voz de los pacientes y de sus correspondientes transcripciones. Para obtener una caracterización lingüística del habla de los pacientes, se usarán de modelos de lenguaje del estado del arte. En concreto, se propone el uso de Transformers (p. ej., Bert o GPT-2) para modelar el habla de los pacientes con demencia en comparación con los controles sanos.

 

Trabajos dirigidos

Trabajos Fin de Grado, Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación

Codirecciones:

 

Trabajos Fin de Carrera, Estudios de Ingeniero de Telecomunicación