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Seminários passados

Palestrante: Marcelo Queiroz
Data e hora: seg, 19/03/2012 - 12:00
Local: Sala 267-A do IME/USP
Resumo:

Neste ciclo de seminários serão percorridos os temas principais na área de processamento de efeitos de áudio, correspondentes aos capítulos do livro DAFX - Digital Audio Effects (ed. Udo Zölzer). Neste primeiro seminário serão apresentados os fundamentos do processamento digital de sinais: representação de sinais digitais, análise espectral através da transformada de Fourier, sistemas lineares, convolução, transformada z, filtros FIR e IIR.

Palestrante: Franziska Leonhardi e Stefan E. Schmidt
Data e hora: ter, 13/03/2012 - 12:00
Local: Auditório Antonio Gilioli, Bloco A do IME/USP
Resumo:

Professor for Methods of Applied Algebra, Dresden University of Technology, GermanyThis talk gives insight into an interdisciplinary art project by the artist Franziska Leonhardi together with Jonas Leonhardi and Thomas & Stefan E. Schmidt - in collaboration with Immanuel Albrecht & Maximilian Marx et al. from the Institute of Algebra at Dresden University of Technology. Here, a major challenge was a visualization of the oratorio St. Paul by Felix Mendelssohn Bartholdy. The underlying question was how to visualize music and how deaf people can benefit from this.

Franziska Leonhardi, Artist in Fine Arts from Dresden, Germany.
Stefan E. Schmidt, Professor for Methods of Applied Algebra, Dresden University of Technology, Germany

Palestrante: Flávio Luiz Schiavoni
Data e hora: qui, 17/11/2011 - 12:00
Local: -
Resumo:
Palestrante: André Jucovsky Bianchi
Data e hora: sex, 30/09/2011 - 16:00
Local: -
Resumo:

Pure Data (Pd) é uma ferramenta para processamento de sinais em tempo real muito utilizada para performance artística ao vivo. CUDA é uma plataforma para processamento paralelo utilizando placas com GPU desenvolvida pela NVIDIA. Neste seminário, apresentarei estas tecnolgias e um trabalho em andamento que tem como objetivo possibilitar o processamento paralelo de sinais em tempo real utilizando Pd e CUDA.

Palestrante: Antonio José Homsi Goulart
Data e hora: ter, 27/09/2011 - 10:00
Local: Sala 259-A do IME/USP
Resumo:

A possibilidade de streaming e a facilidade de download de músicas na internet em computadores e dispositivos portáteis tornam vitais sistemas inteligentes para classificação automática de gênero musical (AMGC). Os sistemas de AMGC baseados na análise de metadados vinculados aos arquivos de música podem não ser precisos, e a classificação geralmente é feita por artista ou por álbum, não por música. Outros sistemas exploram o conteúdo tímbrico e rítmico das músicas, como por exemplo a obtenção de MFCCs como parâmetros, sendo LDA, SVM e GMM os classificadores mais explorados. O objetivo deste trabalho é investigar se entropia baseada em wavelet, dimensão de fractal e lacunaridade são bons parâmetros para caracterizar sinais musicais e possibilitar uma boa classificação baseada apenas nestas entidades, ao invés de informações musicais. Os classificadores adotados são SVMs e GMMs. Para os testes, duas coleções foram criadas: uma baseada em três estilos (blues/música clássica/lounge) e outra baseada em 4 estilos brasileiros (axé/bossa-nova/forró/samba).

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