CV Lattes
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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Chefe e Docente do Departamento de Engenharia de Computação e Automação (DCA) da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Engenheira Eletricista formada pela Unicamp em 2001. Mestre (2006) em Comunicações Móveis pelo Politecnico di Torino (Itália). Mestre (2009) e Doutora (2015) em Engenharia de Computação pela Unicamp. Experiência na orientação de projetos de pesquisa em IA generativa, IA multimodal e Computação Afetiva. Coordenadora da linha de pesquisas em Arquiteturas Cognitivas do Hub de Inteligência Artficial e Arquiteturas Cognitivas (H.IAAC) da Unicamp. Membro do Brazilian Institute of Data Science (BI0S). (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto de pesquisa propõe uma abordagem para aprimorar a predição de duração em modelos de síntese texto para fala (TTS) a partir da incorporação de pistas psicoacústicas do ritmo da fala. Tendo como base a teoria do p-center, que postula que os ouvintes orientam sua percepção do ritmo da fala em torno do início da realização acústica (onset) das vogais, pretendemos implementar um m…
A curadoria e classificação de coleções históricas são processos essenciais para a preservação do patrimônio cultural, mas frequentemente são realizados manualmente, resultando em lentidão e maior suscetibilidade a erros. Este projeto aborda o problema específico da classificação e agrupamento de tipos móveis e florões em famílias tipográficas, utilizando o acervo do Museu Paulista como e…
Estudadas desde a década de 1950, as arquiteturas cognitivas destacam-se comouma área promissora nos estudos de inteligência artificial. Em particular, observa-se o desenvolvimento de arquiteturas cognitivas para dispositivos móveis e assistentespessoais. Um dos principais desafios dentro dessa aplicação reside na dificuldade deavaliação dos modelos propostos devido à escassez de dados re…
Animações faciais expressivas são tidas pelos espectadores como mais naturais (pouca rejeição e estranheza ao conteúdo) quando estão em sintonia com o conteúdo e a forma como é comunicado pelo interlocutor. Nesse contexto, diversos métodos existentes perdem flexibilidade, pois são dependentes de rótulos emotivos pré-determinados ou modelos de expressões faciais, o que limita uma represent…
A Interação Humano-Robô (HRI) requer robôs capazes de compreender e se adaptar ao comportamento humano em contextos dinâmicos e socialmente ricos. Embora os conjuntos de dados de vídeos contendo atividades humanas rotuladas forneçam uma referência valiosa para o reconhecimento de atividades humanas (HAR) em ambientes naturais, a falta de dados de sensores inerciais (IMU) limita a robustez…
Este projeto tem como objetivo aprimorar a interação humano-robô por meio do desenvolvimento de um pipeline multimodal expressivo de conversão de texto em fala (TTS), capaz de sincronizar uma fala com nuances emocionais às animações faciais em plataformas robóticas. Com base na pesquisa de mestrado em andamento financiada pela FAPESP (FACE), propomos a adaptação e extensão da arquitetura …
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