Il Prof. Uncini riceve nel suo ufficio presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni (DIET), in via Eudossiana (I piano) in genere delle ore 15:00 alle 16:00 del Mercoledì.  Nei periodi di sospensione dell'attività didattica l'orario di ricevimento può cambiare: contattare via e-mail il Docente per appuntamenti (info: aurel AT ieee_org).  

 

Iscrizione esami INFOSTUD

Laurea Magistrale:  Elaborazione Segnali e Multimedialità

Orientamento: Ingegneria del Suono (info prof. Uncini)

INSEGNAMENTI

 

Trattamento del Segnale Audio

 

Laurea Magistrale:

IIng. Comunicazioni

Ing. Elettronica

1° Semestre


Neural Networks

Laurea Magistrale: Artificial Intelligence and Robotics

1° Semestre


Algoritmi Adattativi e Calcolo Parallelo

Laurea Magistrale 

Ing. Informatica

Ing. Comunicazioni

2° Semestre


Circuiti per la multimedialità (Prof. Parisi)

Laurea I livello

Ing. Comunicazioni

2° Semestre



 

 

Il Prof. Uncini è responsabile del laboratorio di ricerca "Intelligent Signal Processing Multimedia Lab" (*) a disposizione degli studenti  per lo sviluppo di tesi sperimentali.

La Società Autostrade Spa ha finanziato 2 borse di studio per Dottorato di Ricerca sul tema: "Sistemi 'Data Fusion'  per il controllo e il monitoraggio del traffico veicolare".

L'azienda MONSOUND del Gruppo Monzino è interessata al finanziato di borse di studio (post laurea) su tematiche di trattamento del segnale audio.

L'azienda Technicolor  Spa ha finanziato una ricerca per lo studio di metodi per l'audio 3d binaurale a ad alta definizione su dispositivi mobili.

L'azienda bdSound  Srl  ha finanziato una ricerca per lo studio di: array microfonici per sistemi di comunicazione auditiva, sviluppo di algoritmi per il miglioramento della qualità del segnale vocale, caratterizzazione acustica di ambienti confinati, cancellazione dell’eco acustica, qualità audio nei dispositivi mobili, cancellazione attiva del rumore.

Cercasi studenti  per lo svolgimento di tesi

Per studenti meritevoli. possibilità borsa di studio per tesi in collaborazione con importanti centri di ricerca internazionali. 


Argomenti per Tesi di Laurea Magistrale

 

1 Circuiti e algoritmi per l’elaborazione dei segnali

1.1 Circuiti e algoritmi per il filtraggio statico e adattativo lineare e non lineare.

1.2 Architetture circuitali parallele e distribuite.

1.3 Metodi di ottimizzazione, convenzionali e non convenzionali per il progetto di circuiti e per l'apprendimento 

1.4 Machine Learning for Signal Processing.

1.5 Modellazione fisica di sistemi complessi a costanti concentrate e distribuite di campi e circuiti.

2 Intelligenza computazionale

2.1 Algoritmi di apprendimento a ispirazione biologica (reti neurali, sciami, vita artificiale) e computazionale

2.2 Intelligenza Computazionale per Big-data.

2.3 Architetture circuitali per l’Intelligenza Computazionale.

2.4 Riconoscimento e classificazione.

2.5 Metodi Soft-computing, Data mining, Knowledge Discovery, Deep Learning.

2.6 Dinamica di reti complesse artificiali a scambio d’informazione e di energia.

2.7 Intelligenza computazionale per la soluzione di problemi in contesti reali.

3 Multimedia

3.1 Algoritmi per la comunicazione immersiva ad alta definizione e metrica percettiva.

3.2 Analisi di scenari audio-visivi complessi.

3.3 Trattamento del segnale audio, musicale e vocale.

3.4 Metodologie e tecnologie per la comunicazione remota uomo-uomo e uomo-macchina ad alta definizione, percezione naturale e realtà aumentata.

3.5 Metriche percettive e sparse per il miglioramento della qualità di segnali audio.

3.6 Metodologie per lo sviluppo tecnologico di prodotti, processi produttivi e servizi, per l’industria della comunicazione multimediale, dello spettacolo e dell’intrattenimento.

3.7 Audio 3D multicanale e binaurale.

4 Reti di sensori

4.1 Algoritmi statici e adattativi per il filtraggio spazio-frequenza.

4.2 Algoritmi di auto-calibrazione per reti di sensori.

4.3 Array microfonici

4.4 Localizzazione, rilevamento..

4.5 Reti a sensori eterogenei a fusione di dati per l’estrazione di informazione.

4.6 Metodi di ottimizzazione distribuita e apprendimento per reti di sensori.

Per alcuni degli argomenti di Tesi sono attive collaborazioni con aziende del settore.

 (*) Attività di ricerca applicata presso  Intelligent Signal Processing and Multi Media (ISPAMM) lab

Metodologie per lo sviluppo tecnologico di prodotti, processi produttivi e servizi, per l’industria dello spettacolo, dell’intrattenimento, della comunicazione multimediale. Interfacce uomo-macchina con sensoristica non invasiva e ‘intelligente’. Percezione acustica e visiva (per robot umanoidi) e tecnologie per ambienti intelligenti e sicurezza (intelligent room). Tecnologie per la comunicazione remota uomo-uomo e uomo-macchina-uomo ad alta definizione, percezione naturale e a realtà aumentata. Sviluppo di algoritmi per DSP e di intelligenza computazionale su architetture distribuite. Array microfonici e applicazioni distant talking. Qualità dei sistemi VoIP. Applicazioni per la sicurezza, forensi e classificate. Algoritmi DSP per reti di sensori omogenei, eterogenei e wireless. Modellazione fisica a costanti concentrate e distribuite, lineari e non lineari, per il riconoscimento, tracciamento e la predizione di processi dinamici e reti complesse. Applicazione dei metodi  Intelligenza computazionale per la soluzione di problemi complessi in contesti reali (classificazione, predizione,  modellamento di sistemi biologici ed energetici, big-data).

Assistenza per lo sviluppo di Business Model, dedicati a prodotti servizi ad alto valore aggiunto (valore economicamente misurabile anche con l’attivazione di risorse professionali ad hoc esterne, rispetto ai profili incardinati in via permanente nel ISPAMM Lab).