Tales Cesar de Oliveira Imbiriba

Bachelor's (2005) and M.Sc. (2008) in Electrical Engineering, both from the Federal University of Pará (UFPA), and Doctor (2016) and Post-doc (2017-2019) from the Federal University of Santa Catarina (UFSC). During the period involving the B.E.E. and M.Sc. degrees (2003-2008) he worked with pattern classification, speaker recognition and verification, speech synthesis, and speech recognition, using short and large vocabularies. From October 2008 to March 2012, he served as an engineer in the field of Telecommunications and Signal Processing in a project involving FINEP, Federal University of Santa Catarina (UFSC) and Intelbras, working mainly with the implementation of algorithms in DSPs for Voice over IP (VoIP) systems, including adaptive filters for acoustic and line echo cancellation. His doctoral and post-doctoral work in PPGEEL/UFSC focused in Signal Processing proposing new approaches for spectral unmixing considering linearly and nonlinearly mixed hyperspectral images and spectral variability. He also served as temporary professor at the Eletronic Engineering department at the Federal Institute of Santa Catarina (IFSC). Dr. Imbiriba is currently a postdoctoral researcher within the SPIRAL group at the ECE department of NEU. In general, his professional practice and research focuses have strong emphasis on Signal Processing and Machine Learning, working with Pattern Recognition, Genetic Algorithms, Kernalized methods (SVM, SVR, LS-SVM, Gaussian Processes), Bayesian methods, Speaker Recognition, Speech Recognition and Synthesis, Adaptive Filtering, and Spectral Unmixing.

Graduado (2005) e mestre (2008) em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pará (UFPA), e doutor (2016) e pós-doutor (2017-2019) pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e pesquisador pós-doutoral associado à Northeastern University (NEU) em Boston, Massachusetts, USA. Durante o período de 2003 a 2008 (iniciação científica, TCC e Mestrado) trabalhou com classificação de padrões, reconhecimento e verificação de locutor, síntese de voz e reconhecimento de fala de curto e grande vocabulários. No período de outubro de 2008 a março de 2012, atuou como engenheiro na área de Telecomunicações e Processamento de Sinais em projeto com parceria entre FINEP, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Intelbras, FAPEU e CITEB, principalmente com a implementação de algoritmos em DSP em um sistema de Voz sobre IP (VoIP) para centrais telefônicas Intelbras, destacando aplicação filtros adaptativos para cancelamento de eco acústico e de linha. Doutor e pós-doutor pelo PPGEEL/UFSC na área de Processamento de Sinais, trabalhou com algoritmos para a separação espectral ("spectral unmixing") de imagens hiperespectrais lineares, não-lineares, e com variabilidade espectral. Foi professor do Instituto Federal de Santa Catarina durante o ano de 2016, e atualmente trabalha como pesquisador pós-doutoral no grupo SPIRAL do departamento de Engenharia Elétrica da NEU. De maneira geral, a sua atuação profissional e de pesquisa concentra-se em Engenharia Elétrica com forte ênfase em Processamento de Sinais, principalmente em temas como Reconhecimento de Padrões, Algoritmos Genéticos, métodos Kernelizados (SVM, SVR, LS-SVM, Processos Gaussianos), métodos Bayesianos, Reconhecimento de Locutor, Reconhecimento de Fala, Síntese de Voz, Filtragem Adaptativa, Spectral Unmixing, entre outros.