Jueves 19 Junio, 2025  

 

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Profesora Claudia Rahmann. Universidad de Chile. FCFM .DIE

Néstor Becerra Yoma

Ph.D. University of Edinburgh, U.K.

Profesor Titular Procesamiento de voz, interacción humano-robot, inteligencia artificial.

nbecerra@uchile.cl

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https://www.researchgate.net/profile/Nestor-Yoma

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https://scholar.google.com/citations?user=pM28qdcAAAAJ&hl=es

Detección y caracterización automáticas de eventos sísmicos con machine learning integradas al entorno operacional del monitoreo nacional sismológico

  • Investigadores: N. Becerra / C. Estévez
  • Código: IT23I0036
  • Inicio: 01/08/2023
  • Fin: 01/08/2025
  • Programa: Subdirección de Investigación Aplicada

Robust speech processing for human-robot interaction

  • Investigadores: N. Becerra
  • Código: 1211946
  • Inicio: 01/03/2021
  • Fin: 01/03/2025
  • Programa: Fondecyt_Anid
Autores Título Año
Zepeda Valero, Joaquín Ignacio Comparación de técnicas de beamforming acústico en un contexto humano-robot 2024
Galleguillos Galleguillos, Nicolás Felipe Alejandro Detección y caracterización de sismos Norte de Chile como caso de estudio 2023
Morales Pezoa, Alejandro Antonio Análisis de predictibilidad en activos financieros 2023
Luzanto Tapia, Alejandro Pablo Beamforming para reconocimiento de voz en interacción humano-robot móvil 2023
Fredes Sandoval, Josué Abraham Reconocimiento robusto de voz en sistemas DNN-HMM utilizando parametrización normalizada localmente 2023
Maurel Escobedo, Gonzalo Javier Estimación del azimut en eventos sísmicos utilizando Deep Learning 2023
Murúa Fredes, Catalina Andrea Diseño e implementación de un sistema basado en “Machine Learning” para la detección y caracterización automática de eventos sísmicos 2023
Alvarado Gutiérrez, Eduardo Alexis Estimación de dificultad respiratoria en entorno de interacción humano-robot 2023
Vásquez Pino, Óscar Eladio “Engineered Features” para la estimación de magnitud de eventos sísmicos 2023
Grágeda Ushak, Nicolás Eduardo Reconocimiento de emociones utilizando la voz en ambientes dinámicos de interacción humano-robot 2023
Mahu Sinclair, Rodrigo Manuel Filtrado espacial de ruido aditivo para interacción humano robot 2022
Pinto Salinas, Andrés Antonio Localización de epicentros con Deep Learning 2022
Claverie Rojas, Franco Stefano Aplicación de engineered features para la caracterización de dificultad respiratoria 2022
Díaz Albornoz, Alejandro Patricio Evaluación del efecto de visual servoing en speech enhancement con arreglo de micrófonos lineal en interacción humano-robot móvil 2022
De Celis Carmine, Nicolás Ignacio Implementación de selectividad de sensores en programa capaz de predecir epicentro de eventos volcánicos del volcán Chillán 2022
Jiménez Bohmer, Nicolás Alberto Separación de fuentes de audio con Deep Learning para la interacción humano-robot 2022
Celis Marín, Jorge Emilio Implementación de métodos basados en deep learning para localización de eventos sísmicos de origen volcánico 2021
Correa Álvarez, Pedro Jos Cancelación de ruido y reverberación para reconocimiento de voz en interacción humano robot 2020
2024

Mariotto, F. T., Yoma, N. B., & De Almeida, M. C. (2024). Unsupervised Competitive Learning Clustering and Visual Method to Obtain Accurate Trajectories From Noisy Repetitive GPS Data. IEEE Transactions On Intelligent Transportation Systems, 1–11. https://doi.org/10.1109/tits.2024.3520393

Grágeda, N., Busso, C., Alvarado, E., García, R., Mahu, R., Huenupan, F., & Yoma, N. B. (2024). Speech emotion recognition in real static and dynamic human-robot interaction scenarios. Computer Speech & Language, 89, 101666. https://doi.org/10.1016/j.csl.2024.101666

García, R., Mahu, R., Grágeda, N., Luzanto, A., Bohmer, N., Busso, C., & Yoma, N. B. (2024). Speech emotion recognition with deep learning beamforming on a distant human-robot interaction scenario. Interspeech 2022, 3215–3219. https://doi.org/10.21437/interspeech.2024-1273

Luzanto, A., Bohmer, N., Mahu, R., Alvarado, E., Stern, R. M., & Yoma, N. B. (2024). Effective Acoustic Model-Based Beamforming Training for Static and Dynamic HRI Applications. Sensors, 24(20), 6644. https://doi.org/10.3390/s24206644

Wuth, J., Mahu, R., Cohen, I., Stern, R. M., & Yoma, N. B. (2024). A unified beamforming and source separation model for static and dynamic human-robot interaction. JASA Express Letters, 4(3). https://doi.org/10.1121/10.0025238

2023

Grágeda, N., Alvarado, E., Mahu, R., Busso, C., & Yoma, N. B. (2023). Distant Speech Emotion Recognition in an Indoor Human-robot Interaction Scenario. Interspeech 2022, 3657–3661. https://doi.org/10.21437/interspeech.2023-1169

Murúa, C., Marín, M., Cofré, A., Wuth, J., Pino, O. V., & Yoma, N. B. (2023). An end-to-end DNN-HMM based system with duration modeling for robust earthquake detection. Computers & Geosciences, 179, 105434. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2023.105434

Alvarado, E., Grágeda, N., Luzanto, A., Mahu, R., Wuth, J., Mendoza, L., Stern, R. M., & Yoma, N. B. (2023). Automatic Detection of Dyspnea in Real Human–Robot Interaction Scenarios. Sensors, 23(17), 7590. https://doi.org/10.3390/s23177590

Alvarado, E., Grágeda, N., Luzanto, A., Mahu, R., Wuth, J., Mendoza, L., Stern, R., & Yoma, N. B. (2023). Respiratory distress estimation in human-robot interaction scenario. Interspeech 2022, 1763–1767. https://doi.org/10.21437/interspeech.2023-963

Buchan, S. J., Duran, M., Rojas, C., Wuth, J., Mahu, R., Stafford, K. M., & Yoma, N. B. (2023). An HMM-DNN-Based System for the Detection and Classification of Low-Frequency Acoustic Signals from Baleen Whales, Earthquakes, and Air Guns off Chile. Remote Sensing, 15(10), 2554. https://doi.org/10.3390/rs15102554

Alvarado, E., Grágeda, N., Luzanto, A., Mahu, R., Wuth, J., Mendoza, L., & Yoma, N. B. (2023). Dyspnea Severity Assessment Based on Vocalization Behavior with Deep Learning on the Telephone. Sensors, 23(5), 2441. https://doi.org/10.3390/s23052441

2022

Yoma, N. B., Wuth, J., Pinto, A., De Celis, N., Celis, J., Huenupan, F., & Fustos-Toribio, I. J. (2022). End-to-end LSTM based estimation of volcano event epicenter localization. Journal Of Volcanology And Geothermal Research, 429, 107615. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2022.107615

Cofre, A., Marin, M., Pino, O. V., Galleguillos, N., Riquelme, S., Barrientos, S., & Yoma, N. B. (2022). End-to-End LSTM-Based Earthquake Magnitude Estimation With a Single Station. IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters, 19, 1–5. https://doi.org/10.1109/lgrs.2022.3175108

2021

Gul, S., Khan, M. S., Yoma, N. B., Shah, S. W., & Sheheryar, N. (2021). Enhancing the correlation between the quality and intelligibility objective metrics with the subjective scores by shallow feed forward neural network for time–frequency masking speech separation algorithms. Applied Acoustics, 188, 108539. https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2021.108539

Novoa, J., Mahu, R., Wuth, J., Escudero, J. P., Fredes, J., & Yoma, N. B. (2021). Automatic Speech Recognition for Indoor HRI Scenarios. ACM Transactions On Human–Robot Interaction, 10(2), 1–30. https://doi.org/10.1145/3442629

2020

Wuth, J., Correa, P., Núñez, T., Saavedra, M., & Yoma, N. B. (2020). The Role of Speech Technology in User Perception and Context Acquisition in HRI. International Journal Of Social Robotics, 13(5), 949–968. https://doi.org/10.1007/s12369-020-00682-5

Díaz, A., Mahu, R., Novoa, J., Wuth, J., Datta, J., & Yoma, N. B. (2020). Assessing the effect of visual servoing on the performance of linear microphone arrays in moving human-robot interaction scenarios. Computer Speech & Language, 65, 101136. https://doi.org/10.1016/j.csl.2020.101136

Marcoleta, J. P., Nogueira, W., Yoma, N. B., Wuth, J., Jakimovski, F., Fuenzalida, V. M., & Doll, T. (2020). Implantable Neuroamplifers for Electrocorticography Using Flexible and Biocompatible Technology. Physica Status Solidi (A), 217(13). https://doi.org/10.1002/pssa.201900830