| Summary: | Nos últimos anos muito tem se pesquisado na área de arquiteturas paralelas de computadores, devido ao fato da melhora de desempenho nas arquiteturas sequenciais não estar acompanhando as necessidades crescentes de capacidade de processamento. Entre as arquiteturas paralelas, um grupo que tem recebido especial atenção por parte dos pesquisadores é o de redes neurais. Uma rede neural é uma arquitetura baseada em paralelismo massivo, na interconexão de numerosos elementos simples de processamento segundo uma determinada topologia e com uma regra de aprendizagem. As redes neurais tem tido grande importância na área de reconhecimento de padrões e diversas aplicações em reconhecimento de caracteres, imagem e voz tem sido desenvolvidas. Outra área de aplicação das redes neurais é o processamento de sinais. A característica de adaptabilidade das redes neurais torna-as apropriadas à utilização em aplicações, onde as características do sinal, ou do meio, são variáveis ou não totalmente conhecidas, como filtros adaptativos. O objetivo deste trabalho é mostrar as aplicações de redes neurais nesta área. Na primeira parte do trabalho foram implementadas aplicações de redes neurais à filtragem utilizando diversas topologias e modelos de neurônios. Os modelos implementados são aqui apresentados juntamente com os resultados das simulações. A segunda parte do trabalho consiste na aplicação de um modelo de redes neurais a um problema bem específico, a separação de sinais a partir de diversas combinações destes sinais. A solução implementada foi baseada no algoritmo proposto por Jutten em [JUT 87]. Além da aplicação deste algoritmo, o problema envolve a análise espectral do sinal, e a reconstrução do sinal original a partir de suas componentes, após efetuada a separação. Neste trabalho é efetuado um estudo sobre este algoritmo, é proposta uma alteração para sua aplicação a sinais de voz, e são mostrados os resultados obtidos na aplicação deste sistema à separação de sinais de voz de diversos locutores. === A lot of research has recently been done in parallel architectures, due to the fact that the improvement in the performance of sequential architectures has not accompanied the growing needs of processing power. Among the parallel architectures, one that has received special attention of the researchers is neural nets. A neural net is an architecture based on massive parallelism, interconection of many processing elements according to one topology and a learning rule. This technology has acquired great importance in the area of pattern recognition and many apllications in recognition of characters, images and voice have been developed. Another area of application of neural nets is signal processing. The characteristic of adaptability of neural nets makes them appropriate to the use of applications where the characteristics of the signal or the environment are variable or not completely known, like adaptive filters. The goal of this work is showing some applications of neural nets in signal processing. In the first part of the work applications of neural nets to filtering using different topologies and models of neurons have been implemented. These models are presented here with the results of these simulations. The second part consists of the application of a neural network model to a very specific problem, the separation of signals from combinations of these signals. The solution implemented was based in the algorithm proposed by Jutten [JUT 87][HER 88]. This problem involves, besides the application of this algorithm, signal spectral analysis and reconstruction of the original signal from the components after the separation is accomplished. After describing the study of the algorithm which has been carried on, the work finishes with the proposal of a modification which would allow the enhancement of its range of applications, namely, to the field of voice signal processing. The results of this other kind of application are consequently shown.
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