LIC. Heather Gaddis
Instituto de Idiomas
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08 de Abril
LIC. Heather Gaddis
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RESUMEN: In the field
of applied linguistics and ESL/EFL teaching methodology, pronunciation
has received much less attention than other areas, such as grammar and
reading. Two possible results of this are that teachers will avoid
teaching pronunciation or that they will only have their intuition on which
to rely. This study sets out to assess ESL/EFL instructors’
outlook on teaching pronunciation in the absence of a wealth of research
and of a reliance on the research that is out there. ESL/EFL instructors
were surveyed through one-on-one interviews and written surveys about their
teaching practices, with a particular focus on pronunciation. The
themes that participants were asked about include confidence in teaching
particular skills, how pronunciation should be taught and how respondents
felt about their background knowledge in reference to teaching pronunciation.
Their responses are discussed in light of current attitudes in the field
of applied linguistics, such as intelligibility versus nativeness.
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15 de AbrilClasificadores generativos vs discriminantes: un ejemplo en indexado de audio.
Dr. José Aniba Arias Aguilar
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RESUMEN: Existen diferentes razones -además de una especie de sabiduría popular- para utilizar clasificadores discriminantes en lugar de generativos, una de ellas enunciada por V. Vapnik "debemos resolver el problema de clasificación directamente en lugar de tratar de resolver problemas intermedios (modelado de distribuciones condicionales)". Sin embargo, evidencias teóricas y empíricas muestran que los dos sistemas de clasificación presentan regímenes distintos de desempeño y que dependiendo del número de ejemplos de los que disponemos podemos decidirnos por una u otra familia de algoritmos. Presentaremos un caso de estudio (indexado de audio) comparando dos
técnicas de clasificación, una generativa (mezclas de leyes
gausianas) y otra discriminante (máquinas de vectores de soporte).
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22 de Abril
Modelización de objetos 3D de Forma libre.
Dr. Felipe de Jesús Trujillo Romero
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RESUMEN: En el presente trabajo se va a mostrar los resultados obtenidos a partir de la modelización de un objeto de forma libre mediante la utilización de un sensor estéreo colocado en un brazo manipulador. Se presentan dos técnicas alternativas para realizar la modelización de un objeto 3D de forma libre. La primera es una variante del algoritmo Iterative Closest Point (ICP). Esta variante consiste en la fusión de diferentes puntos de vista del objeto que nos interesa modelizar utilizando información en pseudocolor. La información de color de los puntos tridimensionales es obtenida de las relaciones topológicas de la nube de puntos 3D. La otra técnica consiste en la triangulación de puntos tridimensionales de una manera más rápida y eficiente utilizando una parametrización esférica de la nube de puntos 3D resultante. Palabras clave: Estéreo visión, Modelo 3D, Pseudocolor, Triangulación de puntos 3D, Parametrización esférica.
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29 de Abril
Mejoras en el proceso de reconocimiento de voz para personas con discapacidad en el habla.
Dr. Santiago Omar Caballero Morales
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RESUMEN: Alrededor del mundo, día a día, personas en edad productiva sufren accidentes y enfermedades que dejan secuelas permanentes en sus vidas. En el caso de daños en el sistema nervioso, causados por embolias, ataques cardíacos, o enfermedades degenerativas como el Parkinson o el Alzheimer, las habilidades motrices pueden ser disminuidas significativamente. Cuando esto sucede, el uso de dispositivos mecánicos como teclados y/o apuntadores se ve limitado, y la voz se convierte en el medio más factible para la interacción con sistemas de asistencia. En personas que padecen de disartría, hay una mayoría cuyas habilidades motrices están severamente afectadas, incluyendo los músculos encargados de la producción de voz. Esto afecta el desempeño de sistemas comerciales de reconocimiento de voz para la transcripción de frases (aplicaciones de dictado) o control de procesos (encender la televisión, llamar al doctor, etc.). Sin embargo, las personas que conviven mucho con la persona afectada llegan a comprender su voz, aunque sea muy poco inteligible para una persona que no sea familiar. Esta adaptación se puede entender como el modelado que hace el cerebro humano del patrón de errores que se perciben en la voz de la persona, lo cual ayuda a corregir dichas discrepancias. El desarrollo de sistemas para la comunicación y asistencia de personas con esta discapacidad es importante para brindarles un nivel de autonomía para realizar sus tareas más básicas. Para lograr mejorar el desempeño de sistemas automáticos de voz para personas con voz disártrica, se desarrollaron técnicas para el modelado y corrección de errores a nivel fonético. Estas técnicas, basadas en Modelos Ocultos de Markov (HMMs), Transductores Ponderados de Estado Finito (WFSTs), y Factorización No-negativa de Matrices (NMF), lograron incrementar de manera significativa las tasas de reconocimiento de palabras cuando se probaron con personas con diferentes niveles de disartría. Adicionalmente, resultados obtenidos en pruebas con voz normal, ofrecen la posibilidad de poder aplicar estas técnicas en situaciones más generales en donde hay variaciones en la pronunciación de palabras.
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