Algoritmo para el procesamiento de señales usando filtrado por octavas

Dado que las tendencias actuales de codificación de señales de audio utilizan un esquema mixto de codificación por análisis multiresolución, preferentemente codificación en sub-bandas, complementado con alguna otra técnica de codificación en cada banda (ATC, DPCM, etc.) y dado el creciente interés d...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	García, Juan Manuel, Quentrequeo, José Roberto, Otero, Héctor Ismael
Otros Autores:	Bria, Oscar N.
Formato:	Tesis Tesis de grado
Lenguaje:	Español
Publicado:	1996
Materias:	Ciencias Informáticas voz Wavelets and fractals Signal processing systems
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/2134
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Dado que las tendencias actuales de codificación de señales de audio utilizan un esquema mixto de codificación por análisis multiresolución, preferentemente codificación en sub-bandas, complementado con alguna otra técnica de codificación en cada banda (ATC, DPCM, etc.) y dado el creciente interés de los investigadores en utilizar la Transformada Wavelet, que también realiza un análisis multiresolucional y que representa una alternativa al análisis de Fourier, nos interesamos en avanzar sobre este tema en particular y experimentar utilizando esta transformada en algoritmos de compresión de audio. Es el propósito de este trabajo estudiar el esquema de descomposición multiresolucional de la Transformada Wavelet y utilizar esta descomposición para experimentar en la codificación de señales de audio. Nuestra propuesta se extiende desde realizar una breve introducción a los fundamentos del procesamiento de señales digitales hasta el desarrollo de una interfase gráfica para la compresión de audio. En el Capítulo 1 se presenta un repaso de los fundamentos del procesamiento de señales digitales que incluye: características de las señales discretas en tiempo, sistemas lineales, invariantes, causales y estables, convolución, transformada Z, transformada de Fourier, filtros digitales y muestreo de señales continuas. En el Capítulo 2 se hace una introducción a las diferentes técnicas de codificaciones de señales de voz, como: técnicas de codificación en el dominio del tiempo, técnicas de codificación en el dominio frecuencial y vocoders. En el Capítulo 3 nos extendemos sobre un caso en particular de las técnicas de codificación en el dominio frecuencial, la codificación en sub-bandas, que está estrechamente relacionada con la transformada wavelet. El Capítulo 4 está dedicado a la transformada wavelet. En este capítulo se explican el esquema de descomposición utilizando la transformada wavelet básica y su generalización en el esquema de descomposición usando transformada wavelet empaquetada. En el Capítulo 5 se explican los diferentes tipos de algoritmos implementados ya sea usando descomposición por transformada wavelet básica o por transformada wavelet empaquetada. El Capítulo 6 esta dedicado a explicar una interfase Windows para compresión de audio que implementamos con el objetivo de dar al algoritmo de compresión un soporte visual e interactivo. En el Capítulo 7 se muestran las evaluaciones realizadas y los resultados obtenidos, así como también las conclusiones que se deducen de esta experiencia. Además se incluyen dos Anexos en donde se analizan los siguientes temas: evaluación de calidad de la voz y filtros espejo en cuadratura. Finalmente se incluyen disquetes con una copia de este trabajo, el ejecutable de la interfase Windows y algunos archivos en formato WAV.
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Algoritmo para el procesamiento de señales usando filtrado por octavas

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