Francisco J. Cañadas Quesada / Personal Webpage


Master Thesis


2023

  • Analysis of snoring sounds based on signal processing and machine learning. 2023. Sobresaliente 10.0
    • Mejor Trabajo Fin de Máster IX Edición Premio en Tecnologías de la Información y la Comunicación “Ada Lovelace” de la Universidad de Jaén.
    • Best Master Thesis, defended during 2023, in Master’s Degree of Science in Telecommunication Engineering in the University of Jaén.


2020

  • Wheezing Sound Source Separation applied to Single Channel Respiratory Audio Mixtures. 2020. Sobresaliente.

  • Denoising applied to sound event detection using weighting non-negative matrix factorization. 2020. Notable.


2017

  • Técnicas de segmentación y separación de fuentes sonoras aplicadas a señales musicales monocanal. 2017. Matrícula de honor.


2016

  • Separación y búsqueda de patrones repetitivos procedentes del corazón humano en señales cardiopulmonares. 2016. Matrícula de honor.

  • Separación voz/música basada en la extracción de la estructura repetitiva del acompañamiento musical. 2016. Notable


2012

  • Sistema para la extracción de voz cantada en señales musicales polifónicas monoaurales. 2012. Sobresaliente


2011

  • Implementación y análisis de algoritmos de estimación pitch aplicado a señales musicales monofónicas. 2011. Sobresaliente


2009

  • Sistema de reconocimiento de huellas dactilares. 2009. Sobresaliente