[ca] La detecció d'esdeveniments acústics (Acoustic Events -AEs-) que es produeixen naturalment en una sala de reunions pot ajudar a descriure l'activitat humana i social. La descripció automàtica de les interaccions entre els éssers humans i l'entorn pot ser útil per a proporcionar: ajuda implícita a la gent dins de la sala, informació sensible al context i al contingut sense requerir gaire atenció humana ni interrupcions, suport per a l'anàlisi d'alt nivell de l'escena acústica, etc. La detecció i la descripció d'activitat és una funcionalitat clau de les interfícies perceptives que treballen en entorns de comunicació humana com sales de reunions. D'altra banda, el recent creixement ràpid del contingut audiovisual disponible requereix l'existència d'eines per a l'anàlisi, indexació, cerca i recuperació dels documents existents. Donat un document d'àudio, el primer pas de processament acostuma a ser la seva segmentació (Audio Segmentation (AS)), és a dir, la partició de la seqüència d'entrada d'àudio en regions acústiques homogènies que s'etiqueten d'acord amb un conjunt predefinit de classes com parla, música, soroll, etc. De fet, l'AS pot ser vist com un cas particular de la detecció d'esdeveniments acústics, i així es fa en aquesta tesi. La detecció d'esdeveniments acústics (Acoustic Event Detection (AED)) és un dels objectius d'aquesta tesi. Es proposa tot una varietat de característiques que provenen no només de l'àudio, sinó també de la modalitat de vídeo, per fer front al problema de la detecció en dominis de sala de reunions i de difusió de notícies. En aquest treball s'investiguen dos enfocaments bàsics de detecció: 1) la realització conjunta de segmentació i classificació utilitzant models de Markov ocults (Hidden Markov Models (HMMs)) amb models de barreges de gaussianes (Gaussian Mixture Models (GMMs)), i 2) la detecció per classificació utilitzant màquines de vectors suport (Support Vector Machines (SVM)) discriminatives. Per al primer cas, en aquesta tesi es desenvolupa un algorisme de selecció de característiques ràpid d'un sol pas per tal de seleccionar, per a cada AE, el subconjunt de característiques multimodals que aconsegueix la millor taxa de detecció. L'AED en entorns de sales de reunió té com a objectiu processar els senyals recollits per micròfons distants i càmeres de vídeo per tal d'obtenir la seqüència temporal dels (possiblement superposats) esdeveniments acústics que s'han produït a la sala. Quan s'aplica als seminaris interactius amb un cert grau d'espontaneïtat, la detecció d'esdeveniments acústics a partir de només la modalitat d'àudio mostra una gran quantitat d'errors, que és sobretot a causa de la superposició temporal dels sons. Aquesta tesi inclou diverses contribucions pel que fa a la tasca d'AED multimodal. En primer lloc, l'ús de característiques de vídeo. Ja que en la modalitat de vídeo les fonts acústiques no se superposen (exceptuant les oclusions), les característiques proposades Resum iv milloren la detecció en els enregistraments en escenaris de caire espontani. En segon lloc, la inclusió de característiques de localització acústica, que, en combinació amb les característiques habituals d'àudio espectrotemporals, signifiquen nova millora en la taxa de reconeixement. En tercer lloc, la comparació d'estratègies de fusió a nivell de característiques i a nivell de decisions, per a la utilització combinada de les modalitats d'àudio i vídeo. En el darrer cas, les puntuacions de sortida del sistema es combinen fent ús de dos mètodes estadístics: la mitjana aritmètica ponderada i la integral difusa. D'altra banda, a causa de l'escassetat de dades multimodals anotades, i, en particular, de dades amb superposició temporal de sons, s'ha gravat i anotat manualment una nova base de dades multimodal amb una rica varietat d'AEs de sala de reunions, i s'ha posat a disposició pública per a finalitats d'investigació. Per a la segmentació d'àudio en el domini de difusió de notícies, es proposa una arquitectura jeràrquica de sistema, que agrupa apropiadament un conjunt de detectors, cada un dels quals correspon a una de les classes acústiques d'interès. S'han desenvolupat dos sistemes diferents de SA per a dues bases de dades de difusió de notícies: la primera correspon a gravacions d'àudio del programa de debat Àgora del canal de televisió català TV3, i el segon inclou diversos segments d'àudio del canal de televisió català 3/24 de difusió de notícies. La sortida del primer sistema es va utilitzar com a primera etapa dels sistemes de traducció automàtica i de subtitulat del projecte Tecnoparla, un projecte finançat pel govern de la Generalitat en el que es desenvoluparen diverses tecnologies de la parla per extreure tota la informació possible del senyal d'àudio. El segon sistema d'AS, que és un sistema de detecció jeràrquica basat en HMM-GMM amb selecció de característiques, ha obtingut resultats competitius en l'avaluació de segmentació d'àudio Albayzín2010. Per acabar, val la pena esmentar alguns resultats col·laterals d'aquesta tesi. L'autor ha sigut responsable de l'organització de l'avaluació de sistemes de segmentació d'àudio dins de la campanya Albayzín-2010 abans esmentada. S'han especificat les classes d'esdeveniments, les bases de dades, la mètrica i els protocols d'avaluació utilitzats, i s'ha realitzat una anàlisi posterior dels sistemes i els resultats presentats pels vuit grups de recerca participants, provinents d'universitats espanyoles i portugueses. A més a més, s'ha implementat en la sala multimodal de la UPC un sistema de detecció d'esdeveniments acústics per a dues fonts simultànies, basat en HMM-GMM, i funcionant en temps real, per finalitats de test i demostració.

[en] The detection of the Acoustic Events (AEs) naturally produced in a meeting room may help to describe the human and social activity. The automatic description of interactions between humans and environment can be useful for providing: implicit assistance to the people inside the room, context-aware and content-aware information requiring a minimum of human attention or interruptions, support for high-level analysis of the underlying acoustic scene, etc. On the other hand, the recent fast growth of available audio or audiovisual content strongly demands tools for analyzing, indexing, searching and retrieving the available documents. Given an audio document, the first processing step usually is audio segmentation (AS), i.e. the partitioning of the input audio stream into acoustically homogeneous regions which are labelled according to a predefined broad set of classes like speech, music, noise, etc. Acoustic event detection (AED) is the objective of this thesis work. A variety of features coming not only from audio but also from the video modality is proposed to deal with that detection problem in meeting-room and broadcast news domains. Two basic detection approaches are investigated in this work: a joint segmentation and classification using Hidden Markov Models (HMMs) with Gaussian Mixture Densities (GMMs), and a detection-by-classification approach using discriminative Support Vector Machines (SVMs). For the first case, a fast one-pass-training feature selection algorithm is developed in this thesis to select, for each AE class, the subset of multimodal features that shows the best detection rate. AED in meeting-room environments aims at processing the signals collected by distant microphones and video cameras in order to obtain the temporal sequence of (possibly overlapped) AEs that have been produced in the room. When applied to interactive seminars with a certain degree of spontaneity, the detection of acoustic events from only the audio modality alone shows a large amount of errors, which is mostly due to the temporal overlaps of sounds. This thesis includes several novelties regarding the task of multimodal AED. Firstly, the use of video features. Since in the video modality the acoustic sources do not overlap (except for occlusions), the proposed features improve AED in such rather spontaneous scenario recordings. Secondly, the inclusion of acoustic localization features, which, in combination with the usual spectro-temporal audio features, yield a further improvement in recognition rate. Thirdly, the comparison of feature-level and decision-level fusion strategies for the combination of audio and video modalities. In the later case, the system output scores are combined using two statistical approaches: weighted arithmetical mean and fuzzy integral. On the other hand, due to the scarcity of annotated multimodal data, and, in particular, of data with temporal sound overlaps, a new multimodal database with a rich variety of meeting-room AEs has been recorded and manually annotated, and it has been made publicly available for research purposes.