ViVoLab

Voice Input Voice Output Laboratory

El grupo de investigación Vivolab, reconocido por el Gobierno de Aragón como grupo de referencia (T36_20R), centra su actividad en torno a tres grandes líneas de actuación: el procesado de la información audiovisual, las tecnologías para la interacción persona-máquina y las tecnologías para el análisis, indexado y la recuperación de contenidos multimedia (texto, audio y video). El hilo conductor de estas líneas de investigación son las tecnologías del habla, del lenguaje y el aprendizaje automático.

El grupo presenta una vocación eminentemente aplicada por lo que también presenta una línea de actuación centrada en el desarrollo de aplicaciones tales como el subtitulado en varias modalidades, con transferencia tanto a la Corporación Aragonesa de Radio y Televisión (CARTV) como a RTVE, los sistemas de seguridad biométricos, con transferencia a la empresa AGNITIO/NUANCE, la documentación de grandes repositorios audiovisuales (CÁTEDRA RTVE-UZ) o el uso de las tecnologías del habla para la e-inclusión donde se ha colaborado con el Portal Aragonés de Comunicación Aumentativa y Alternativa (ARASAAC) y el colegio de educación especial Alborada.

 

Proyectos destacados

Análisis afectivo de información multimedia con comunicación inclusiva y natural

El objetivo de este proyecto es, por un lado, extraer información afectiva automáticamente de datos multimedia provenientes de los medios de comunicación tradicionales, pero también de redes sociales masivas y heterogéneas.
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El objetivo de este proyecto es estudiar y adaptar soluciones de procesado digital de señal que permitan facilitar la detección de eventos en los sistemas de sensado acústico distribuido.
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La cátedra tiene, entre otros objetivos, la realización de actividades de formación, investigación, estudio y divulgación en el área de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones relacionadas con el Big Data aplicado al análisis de los contenidos audiovisuales y sonoros.
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El proyecto trata el estudio de técnicas de aprendizaje no supervisado y semi-supervisado para entrenar sistemas en dominios con pocos datos disponibles.
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El objetivo del proyecto es realizar unas pruebas piloto para mejorar la calidad de los servicios telefónicos ofertados por la empresa a sus clientes en relación a la calidad de las comunicaciones de voz, mejorando la inteligibilidad de las comunicaciones y la detección de patrones de fraude y/o spam telefónico.
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